Cascaded Diffusion Models for Neural Motion Planning

📄 arXiv: 2505.15157v1 📥 PDF

作者: Mohit Sharma, Adam Fishman, Vikash Kumar, Chris Paxton, Oliver Kroemer

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-05-21

备注: ICRA'25

💡 一句话要点

提出级联扩散模型，用于解决复杂环境下机器人全局运动规划中的避障难题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 运动规划 扩散模型 机器人 避障 全局规划 局部优化 级联模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂环境中进行全局运动规划时，难以同时满足感知、避障和到达目标等多重约束。
  2. 论文提出级联扩散模型，通过分层预测和在线修复，生成完整且无碰撞的机器人运动轨迹。
  3. 实验结果表明，该方法在导航和操作任务中，性能优于多种基线方法，提升约5%。

📝 摘要（中文）

真实世界中的机器人需要在复杂环境中感知并移动到目标，同时避免碰撞。当依赖传感器感知且目标位于杂乱环境中时，避障尤其困难。扩散策略和其他生成模型在解决局部规划问题上表现出色，但通常难以避免全局运动规划中细微的约束违例。本文提出了一种使用扩散策略学习全局运动规划的方法，使机器人能够生成通过复杂场景的完整轨迹，并推理路径上的多个障碍物。该方法使用级联分层模型，统一了全局预测和局部细化，并结合在线计划修复，以确保轨迹无碰撞。在导航和操作等多个领域的挑战性任务中，该方法优于各种基线（约5%）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂环境下机器人全局运动规划问题，尤其是在存在感知误差和大量障碍物时，如何生成一条从起始点到目标点且无碰撞的完整轨迹。现有方法，如传统规划算法计算量大，基于学习的方法难以处理复杂的约束条件，容易产生碰撞或无法到达目标。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，生成初始的全局运动轨迹，然后通过级联的分层模型进行局部优化和在线修复，逐步消除轨迹中的碰撞，最终得到一条安全可行的轨迹。这种方法结合了全局规划的效率和局部优化的精确性。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 全局轨迹生成：使用扩散模型生成初始的全局运动轨迹，该轨迹可能存在碰撞。2) 局部轨迹优化：使用级联的分层模型，对全局轨迹进行局部优化，逐步消除轨迹中的碰撞。3) 在线计划修复：在机器人执行轨迹的过程中，如果检测到新的障碍物或碰撞风险，则在线调整轨迹，确保安全。

关键创新：论文的关键创新在于提出了级联扩散模型，将全局预测和局部细化统一起来。传统的扩散模型通常用于生成短期的局部轨迹，而本文将其扩展到全局运动规划，并结合分层优化和在线修复，提高了轨迹的质量和鲁棒性。此外，级联结构允许模型逐步细化轨迹，从而更好地处理复杂的约束条件。

关键设计：论文中，扩散模型采用标准的去噪扩散概率模型（DDPM）结构，用于生成初始轨迹。级联分层模型包含多个阶段，每个阶段都使用一个小的神经网络来预测轨迹的局部调整量。损失函数包括轨迹平滑性损失、避障损失和目标到达损失。在线计划修复模块使用碰撞检测算法来检测碰撞风险，并使用优化算法来调整轨迹，以避免碰撞。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个领域的挑战性任务中，性能优于各种基线方法（约5%）。具体而言，在导航任务中，该方法能够生成更短、更安全的轨迹；在操作任务中，该方法能够更好地避免碰撞，并成功完成目标抓取任务。这些结果验证了该方法在复杂环境下的运动规划能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人自主导航和操作的场景，例如：仓库物流、自动驾驶、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过提高机器人在复杂环境中的运动规划能力，可以显著提升机器人的工作效率和安全性，降低人工干预的需求，并拓展机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

Robots in the real world need to perceive and move to goals in complex environments without collisions. Avoiding collisions is especially difficult when relying on sensor perception and when goals are among clutter. Diffusion policies and other generative models have shown strong performance in solving local planning problems, but often struggle at avoiding all of the subtle constraint violations that characterize truly challenging global motion planning problems. In this work, we propose an approach for learning global motion planning using diffusion policies, allowing the robot to generate full trajectories through complex scenes and reasoning about multiple obstacles along the path. Our approach uses cascaded hierarchical models which unify global prediction and local refinement together with online plan repair to ensure the trajectories are collision free. Our method outperforms (by ~5%) a wide variety of baselines on challenging tasks in multiple domains including navigation and manipulation.