Towards Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning via Self-Supervised RNN

📄 arXiv: 2507.02171v2 📥 PDF

作者: Miroslav Cibula, Kristína Malinovská, Matthias Kerzel

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-07-02 (更新: 2025-09-16)

备注: 12 pages, 4 figures, 2 tables. To be published in 2025 International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) proceedings. This research was funded by the Horizon Europe project TERAIS, GA no. 101079338, and in part by the Slovak Grant Agency for Science (VEGA), project 1/0373/23. The code can be found at https://doi.org/10.5281/zenodo.17127997

期刊: In Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions (pp. 149--160). Springer Nature Switzerland

DOI: 10.1007/978-3-032-04552-2_15

💡 一句话要点

提出一种基于自监督RNN的仿生机器人轨迹规划方法

🎯 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: 机器人轨迹规划 自监督学习 循环神经网络 运动学模型 仿生机器人

📋 核心要点

  1. 传统基于采样的轨迹规划方法计算量大，而监督学习方法依赖于模仿学习，无法自主学习轨迹。
  2. 提出一种基于循环神经网络（RNN）的自监督学习方案，模仿认知过程，构建轨迹模型。
  3. 实验结果表明，该模型仅使用正向和逆向运动学模型即可学习生成轨迹，为复杂操作任务规划提供可能。

📝 摘要（中文）

机器人轨迹规划旨在生成一系列关节配置，引导机器人或其机械臂从初始状态到达期望的最终状态，从而完成操作任务，同时考虑机器人运动学和环境等约束。传统的基于采样的规划器计算量大。最近的研究表明，轨迹规划也可以通过轨迹的监督序列学习来实现，通常只需要通过神经架构一次或固定次数，从而确保有界的计算时间。然而，这种完全监督的方法执行的是模仿学习；它们不是基于轨迹是否能成功到达目标来学习，而是试图重现观察到的轨迹。本文在此基础上，提出了一种受认知启发的自监督学习方案，该方案基于循环架构来构建轨迹模型。我们在机器人手臂的运动学规划任务上评估了该方法的可行性。结果表明，该模型能够仅使用给定的正向和逆向运动学模型来学习生成轨迹，并表明这种新方法可以促进需要自适应解决方案的更复杂的操作任务的规划。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人轨迹规划问题，即如何高效、自主地生成满足约束条件的机器人运动轨迹。现有方法，如基于采样的规划器，计算复杂度高；而监督学习方法依赖于模仿学习，无法根据任务目标自主优化轨迹，泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习，让机器人通过与环境的交互，自主学习生成轨迹。借鉴认知科学的启发，使用循环神经网络（RNN）作为轨迹模型，使其能够学习轨迹的时序依赖关系。通过正向和逆向运动学模型提供自监督信号，无需人工标注的轨迹数据。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) RNN轨迹模型：用于生成机器人关节空间的轨迹序列。2) 正向运动学模型：将关节空间轨迹转换为笛卡尔空间轨迹。3) 逆向运动学模型：将笛卡尔空间目标点转换为关节空间目标配置。4) 自监督学习模块：利用正向和逆向运动学模型提供的反馈信号，训练RNN轨迹模型。训练流程为：RNN生成轨迹 -> 正向运动学计算末端执行器轨迹 -> 逆向运动学计算目标关节配置 -> 计算生成轨迹与目标配置的误差 -> 反向传播更新RNN参数。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于自监督学习的轨迹规划方法，摆脱了对人工标注数据的依赖，使机器人能够自主学习适应不同任务的轨迹。与传统的模仿学习方法相比，该方法能够根据任务目标自主优化轨迹，具有更强的泛化能力。

关键设计：RNN的具体结构（例如LSTM或GRU）未知，但循环结构是关键，用于捕捉轨迹的时序依赖性。损失函数的设计至关重要，需要综合考虑轨迹的平滑性、与目标点的接近程度等因素。正向和逆向运动学模型的精度直接影响自监督信号的质量，需要选择合适的模型或方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要实验结果表明，提出的自监督RNN模型能够仅使用正向和逆向运动学模型学习生成轨迹，无需人工标注数据。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但结果表明该方法具有可行性，并为更复杂的机器人操作任务规划提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、焊接、喷涂等。尤其适用于需要机器人自主适应环境变化的场景，例如在非结构化环境中进行操作。该方法有望降低机器人轨迹规划的成本和难度，提高机器人的智能化水平，促进机器人在工业、医疗、服务等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Trajectory planning in robotics is understood as generating a sequence of joint configurations that will lead a robotic agent, or its manipulator, from an initial state to the desired final state, thus completing a manipulation task while considering constraints like robot kinematics and the environment. Typically, this is achieved via sampling-based planners, which are computationally intensive. Recent advances demonstrate that trajectory planning can also be performed by supervised sequence learning of trajectories, often requiring only a single or fixed number of passes through a neural architecture, thus ensuring a bounded computation time. Such fully supervised approaches, however, perform imitation learning; they do not learn based on whether the trajectories can successfully reach a goal, but try to reproduce observed trajectories. In our work, we build on this approach and propose a cognitively inspired self-supervised learning scheme based on a recurrent architecture for building a trajectory model. We evaluate the feasibility of the proposed method on a task of kinematic planning for a robotic arm. The results suggest that the model is able to learn to generate trajectories only using given paired forward and inverse kinematics models, and indicate that this novel method could facilitate planning for more complex manipulation tasks requiring adaptive solutions.