URPlanner: A Universal Paradigm For Collision-Free Robotic Motion Planning Based on Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.20175v1 📥 PDF

作者: Fengkang Ying, Hanwen Zhang, Haozhe Wang, Huishi Huang, Marcelo H. Ang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-26

备注: Version 1. 20 pages, 19 figures

💡 一句话要点

URPlanner：基于深度强化学习的通用机器人无碰撞运动规划框架

🎯 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: 机器人运动规划 深度强化学习 无碰撞规划 专家数据扩散 任务空间参数化

📋 核心要点

  1. 现有基于DRL的机器人运动规划方法计算成本高，过度依赖最小距离，探索不足，数据利用率低，限制了实际应用。
  2. URPlanner通过参数化任务空间、通用避障奖励、增强探索算法和专家数据扩散策略，实现了高效的无碰撞运动规划。
  3. 实验结果表明，URPlanner在训练和部署成本上具有优势，并能有效提升DRL算法在复杂环境下的运动规划性能。

📝 摘要（中文）

本文探讨了复杂环境中冗余机器人机械臂的无碰撞运动规划问题。尽管深度强化学习(DRL)在机器人领域的应用展现了其潜力，但现有的基于DRL的机械臂无碰撞运动规划器成本高昂，限制了其部署。这主要是由于过度依赖机械臂与障碍物之间的最小距离、DRL探索和决策能力不足以及数据获取和利用效率低下。为此，我们提出了URPlanner，一种基于DRL的通用无碰撞机器人运动规划范例。URPlanner具有平台无关性、训练和部署成本效益高以及适用于任意机械臂无需求解逆运动学等优点。为实现这些目标，我们首先开发了一个参数化的任务空间和一个独立于最小距离的通用避障奖励。其次，我们引入了一种增强的策略探索和评估算法，可应用于各种DRL算法以提高其性能。第三，我们提出了一种专家数据扩散策略，用于高效的策略学习，该策略仅需少量专家演示即可生成大规模轨迹数据集。最后，通过实验全面验证了所提出方法的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂环境中冗余机器人机械臂的无碰撞运动规划问题。现有方法，特别是基于深度强化学习的方法，存在计算成本高昂、过度依赖机械臂与障碍物之间的最小距离、探索能力不足以及数据获取和利用效率低下的问题。这些问题限制了此类方法在实际机器人应用中的部署。

核心思路：URPlanner的核心思路是设计一个通用的、平台无关的、高效的基于深度强化学习的运动规划框架。它通过解耦最小距离依赖、增强探索能力和高效利用数据来降低计算成本，提高规划效率和泛化能力。该方法旨在避免求解逆运动学，从而适用于任意机械臂。

技术框架：URPlanner的整体框架包含以下几个主要模块：1) 参数化的任务空间表示，用于描述机器人的运动状态；2) 通用避障奖励函数，不依赖于最小距离计算；3) 增强的策略探索和评估算法，用于提升DRL算法的性能；4) 专家数据扩散策略，用于高效生成大规模训练数据。该框架首先利用专家数据扩散策略生成初始训练数据，然后使用增强的DRL算法进行策略学习，最终得到一个能够进行无碰撞运动规划的策略。

关键创新：URPlanner的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了一个参数化的任务空间，使得策略学习更加高效；2) 设计了一个通用的避障奖励函数，避免了对最小距离的依赖，从而降低了计算复杂度；3) 引入了一种增强的策略探索和评估算法，提高了DRL算法的探索效率和性能；4) 提出了一种专家数据扩散策略，能够仅使用少量专家演示数据生成大规模训练数据，大大降低了数据获取成本。

关键设计：在参数化任务空间方面，论文可能采用了关节角度、末端执行器位置等参数的组合。通用避障奖励函数的设计可能基于势场法或类似的思想，鼓励机器人远离障碍物。增强的策略探索和评估算法可能采用了诸如ε-greedy、高斯噪声等探索策略，并结合了重要性采样等技术来提高评估的准确性。专家数据扩散策略的具体实现方式未知，可能涉及到模仿学习、生成对抗网络等技术。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

URPlanner通过实验验证了其优越性。具体性能数据未知，但论文强调URPlanner在训练和部署成本上具有优势，并且能够有效提升DRL算法在复杂环境下的运动规划性能。该方法能够仅使用少量专家演示数据生成大规模训练数据，大大降低了数据获取成本。此外，URPlanner还具有平台无关性和适用于任意机械臂无需求解逆运动学等优点。

🎯 应用场景

URPlanner具有广泛的应用前景，可应用于工业机器人、服务机器人、医疗机器人等领域。例如，在拥挤的工厂环境中，URPlanner可以帮助机器人规划出安全高效的运动轨迹，避免与工人或设备发生碰撞。在医疗领域，URPlanner可以用于辅助医生进行手术操作，提高手术的精度和安全性。此外，该方法还可以应用于自动驾驶、无人机等领域，实现更加智能和安全的运动规划。

📄 摘要（原文）

Collision-free motion planning for redundant robot manipulators in complex environments is yet to be explored. Although recent advancements at the intersection of deep reinforcement learning (DRL) and robotics have highlighted its potential to handle versatile robotic tasks, current DRL-based collision-free motion planners for manipulators are highly costly, hindering their deployment and application. This is due to an overreliance on the minimum distance between the manipulator and obstacles, inadequate exploration and decision-making by DRL, and inefficient data acquisition and utilization. In this article, we propose URPlanner, a universal paradigm for collision-free robotic motion planning based on DRL. URPlanner offers several advantages over existing approaches: it is platform-agnostic, cost-effective in both training and deployment, and applicable to arbitrary manipulators without solving inverse kinematics. To achieve this, we first develop a parameterized task space and a universal obstacle avoidance reward that is independent of minimum distance. Second, we introduce an augmented policy exploration and evaluation algorithm that can be applied to various DRL algorithms to enhance their performance. Third, we propose an expert data diffusion strategy for efficient policy learning, which can produce a large-scale trajectory dataset from only a few expert demonstrations. Finally, the superiority of the proposed methods is comprehensively verified through experiments.