Physics-informed Neural Mapping and Motion Planning in Unknown Environments
作者: Yuchen Liu, Ruiqi Ni, Ahmed H. Qureshi
分类: cs.RO
发布日期: 2024-10-13 (更新: 2025-06-15)
备注: Published in: IEEE Transactions on Robotics ( Volume: 41)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Active NTFields，通过求解Eikonal方程实现未知环境下的机器人导航与建图
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人导航 运动规划 环境建图 神经网络 物理信息 Eikonal方程 到达时间场
📋 核心要点
- 现有建图方法需要复杂的运动规划算法，计算成本高昂，限制了机器人实时导航能力。
- Active NTFields通过求解Eikonal方程构建到达时间场，直接引导机器人导航，无需额外运动规划。
- 该方法在模拟和真实机器人实验中表现出优越性能，验证了其在未知环境下的建图和导航能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Active Neural Time Fields (Active NTFields) 的新方法，它是一个基于物理信息的神经框架，用于在未知环境中主动探索并实时构建到达时间场，从而实现机器人运动规划。现有建图方法生成的地图需要计算成本高昂的运动规划工具才能找到路径解。而到达时间场是Eikonal方程的解，可以直接引导机器人在给定环境中导航。该方法无需任何专家数据进行学习，而是使用神经网络直接求解Eikonal方程，用于到达时间场建图和运动规划。通过与最先进的建图和运动规划方法进行对比，证明了该方法在模拟和真实环境中（差分驱动机器人和6自由度机器人机械臂）的优越性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知环境中，机器人如何高效地进行环境建图并进行运动规划的问题。现有方法的痛点在于，建图和运动规划通常是分离的步骤，建图结果往往需要复杂的运动规划算法才能找到可行路径，计算成本高，难以满足实时性要求。
核心思路：论文的核心思路是利用到达时间场（Arrival Time Field）的概念，将环境建图和运动规划融合在一起。到达时间场是Eikonal方程的解，其梯度方向指向目标点，因此可以直接引导机器人运动。通过学习到达时间场，机器人可以避免复杂的路径搜索，实现高效的导航。
技术框架：Active NTFields框架包含以下几个主要模块：1) 基于神经网络的到达时间场表示：使用神经网络来近似表示到达时间场，网络的输入是空间坐标，输出是到达时间。2) 基于物理信息的损失函数：利用Eikonal方程作为约束，设计损失函数来训练神经网络，保证到达时间场满足物理规律。3) 主动探索策略：设计一种主动探索策略，引导机器人在未知环境中进行探索，不断更新和完善到达时间场。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将物理信息（Eikonal方程）融入到神经网络的训练中，使得神经网络能够学习到具有物理意义的到达时间场。与传统的基于几何或拓扑的建图方法相比，该方法可以直接用于运动规划，无需额外的路径搜索算法。
关键设计：论文使用MLP（多层感知机）作为神经网络的结构，输入为机器人的位置坐标，输出为到达时间。损失函数由两部分组成：一是Eikonal损失，用于约束到达时间场满足Eikonal方程；二是边界损失，用于约束到达时间场在目标点的值为0。主动探索策略采用基于信息增益的策略，选择能够最大程度减少环境不确定性的位置进行探索。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在模拟和真实环境中验证了Active NTFields的有效性。在模拟环境中，与传统的RRT算法相比，Active NTFields能够显著减少规划时间，并提高路径的安全性。在真实机器人实验中，Active NTFields成功地引导差分驱动机器人和6自由度机械臂在复杂环境中完成导航任务，证明了其在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机巡检等领域。尤其在未知或动态环境中，该方法能够帮助机器人快速建立环境地图并规划出安全高效的运动路径，具有重要的实际应用价值。未来，该方法有望进一步扩展到多机器人协同、复杂地形导航等更具挑战性的场景。
📄 摘要（原文）
Mapping and motion planning are two essential elements of robot intelligence that are interdependent in generating environment maps and navigating around obstacles. The existing mapping methods create maps that require computationally expensive motion planning tools to find a path solution. In this paper, we propose a new mapping feature called arrival time fields, which is a solution to the Eikonal equation. The arrival time fields can directly guide the robot in navigating the given environments. Therefore, this paper introduces a new approach called Active Neural Time Fields (Active NTFields), which is a physics-informed neural framework that actively explores the unknown environment and maps its arrival time field on the fly for robot motion planning. Our method does not require any expert data for learning and uses neural networks to directly solve the Eikonal equation for arrival time field mapping and motion planning. We benchmark our approach against state-of-the-art mapping and motion planning methods and demonstrate its superior performance in both simulated and real-world environments with a differential drive robot and a 6 degrees-of-freedom (DOF) robot manipulator. The supplementary videos can be found at https://youtu.be/qTPL5a6pRKk, and the implementation code repository is available at https://github.com/Rtlyc/antfields-demo.