Robot Motion Planning using One-Step Diffusion with Noise-Optimized Approximate Motions

📄 arXiv: 2504.19652v1 📥 PDF

作者: Tomoharu Aizu, Takeru Oba, Yuki Kondo, Norimichi Ukita

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-28

备注: 7 pages, 5 figures. Under peer review

💡 一句话要点

提出一种基于单步扩散和噪声优化的机器人运动规划方法，提升效率和质量。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 机器人运动规划 扩散模型 单步扩散 噪声优化 图像引导 实时控制

📋 核心要点

  1. 扩散模型运动生成质量高，但计算成本是瓶颈，难以实时控制机器人。
  2. 提出单步扩散模型，以近似运动轨迹为基础，通过噪声优化器进行优化。
  3. 实验结果表明，该方法在保持效率的同时，性能优于现有技术水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于图像的机器人运动规划方法，该方法使用单步扩散模型。虽然扩散模型能够生成高质量的运动轨迹，但其计算成本过高，难以实时控制机器人。为了同时实现高质量和高效率，我们的单步扩散模型采用近似生成的运动轨迹，该轨迹直接从输入图像预测得到。然后，通过我们提出的噪声优化器提供的附加噪声来优化这个近似运动轨迹。与一般的各向同性噪声不同，我们的噪声优化器根据每个运动元素的不确定性，各向异性地调整噪声。实验结果表明，我们的方法优于最先进的方法，同时通过单步扩散保持了效率。

🔬 方法详解

问题定义：机器人运动规划旨在找到一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径。现有方法，特别是基于扩散模型的方法，虽然能生成高质量的运动轨迹，但计算复杂度高，难以满足实时性要求，限制了其在实际机器人控制中的应用。

核心思路：该论文的核心思路是利用单步扩散模型，在保证运动轨迹质量的同时，显著降低计算成本。通过首先生成一个近似的运动轨迹，然后使用优化的噪声进行修正，避免了传统扩散模型的多步迭代过程，从而提高了效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1）输入图像获取：从环境中获取图像信息作为输入；2）近似运动生成：直接从输入图像预测一个近似的运动轨迹；3）噪声优化：使用提出的噪声优化器，根据运动元素的不确定性，生成各向异性的噪声；4）单步扩散：将优化的噪声添加到近似运动轨迹中，得到最终的运动规划结果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了噪声优化器，它能够根据运动轨迹中不同元素的不确定性，自适应地调整噪声的分布。与传统的各向同性噪声相比，这种各向异性的噪声能够更有效地修正近似运动轨迹，从而提高运动规划的质量。

关键设计：噪声优化器的设计是关键。具体实现细节未知，但可以推测其可能利用了神经网络来学习运动轨迹的不确定性，并根据学习到的不确定性来调整噪声的协方差矩阵。损失函数的设计可能包含对运动轨迹平滑性、避障以及与目标状态接近程度的约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在保持单步扩散的效率优势下，性能超越了当前最先进的运动规划方法。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，但强调了该方法在效率和质量上的双重优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要实时运动规划的机器人应用场景，例如自动驾驶、无人机导航、工业机器人操作等。通过提高运动规划的效率和质量，可以提升机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成复杂任务。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的机器人系统和环境。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an image-based robot motion planning method using a one-step diffusion model. While the diffusion model allows for high-quality motion generation, its computational cost is too expensive to control a robot in real time. To achieve high quality and efficiency simultaneously, our one-step diffusion model takes an approximately generated motion, which is predicted directly from input images. This approximate motion is optimized by additive noise provided by our novel noise optimizer. Unlike general isotropic noise, our noise optimizer adjusts noise anisotropically depending on the uncertainty of each motion element. Our experimental results demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods while maintaining its efficiency by one-step diffusion.