Real-Time Adaptive Motion Planning via Point Cloud-Guided, Energy-Based Diffusion and Potential Fields
作者: Wondmgezahu Teshome, Kian Behzad, Octavia Camps, Michael Everett, Milad Siami, Mario Sznaier
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-07-12 (更新: 2025-10-16)
备注: Accepted to IEEE RA-L 2025
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters 10 (2025) 9160-9167
💡 一句话要点
提出一种基于点云引导和能量扩散的实时自适应运动规划方法，用于追逃场景。
🎯 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: 运动规划 扩散模型 人工势场 实时控制 追逃问题
📋 核心要点
- 现有运动规划方法在复杂动态环境中难以兼顾实时性和鲁棒性，尤其是在仅有部分观测信息的情况下。
- 利用能量扩散模型生成初始轨迹，并结合人工势场进行实时优化，实现快速适应环境变化的运动规划。
- 实验表明，该方法在追逃场景中能够有效地生成避障轨迹，并对追逐者的部分观测具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种运动规划框架，该框架结合了基于能量的扩散模型和人工势场，用于在复杂环境中生成鲁棒的实时轨迹，其动机来源于追逃问题。该方法直接从点云处理障碍物信息，无需完整的几何表示即可实现高效规划。该框架采用无分类器引导训练，并在采样过程中集成局部势场，以增强避障能力。在动态场景中，系统使用扩散模型生成初始轨迹，并通过基于势场的自适应方法不断优化轨迹，从而在具有部分追逐者可观测性的追逃场景中表现出有效的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂动态环境中，尤其是在追逃场景下，运动规划的实时性和鲁棒性问题。现有的运动规划方法通常需要完整的环境几何信息，计算复杂度高，难以适应实时性要求。此外，在部分观测的情况下，传统方法的鲁棒性也会受到影响。
核心思路：论文的核心思路是结合能量扩散模型和人工势场。能量扩散模型用于生成初始的、全局可行的轨迹，而人工势场则用于对轨迹进行实时的局部优化，从而实现快速适应环境变化和避障的目的。这种结合利用了扩散模型生成多样化轨迹的能力和人工势场实时优化的效率。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 点云数据获取：从传感器获取环境的点云数据。2) 扩散模型轨迹生成：使用基于能量的扩散模型，以点云数据为条件，生成初始轨迹。该扩散模型采用无分类器引导训练，以提高生成轨迹的质量。3) 人工势场轨迹优化：利用人工势场对初始轨迹进行实时优化，使其能够避开障碍物并更好地完成任务。4) 轨迹执行：将优化后的轨迹发送给运动控制器执行。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将能量扩散模型和人工势场相结合，用于实时自适应运动规划。扩散模型能够生成全局可行的初始轨迹，而人工势场则能够对轨迹进行实时的局部优化。这种结合使得该方法能够在复杂动态环境中实现快速、鲁棒的运动规划。此外，直接从点云数据进行规划，避免了复杂的几何建模过程，提高了效率。
关键设计：扩散模型采用classifier-free guidance training，通过调整引导强度来平衡轨迹的多样性和安全性。人工势场的设计需要仔细考虑吸引势和排斥势的平衡，以避免局部极小值问题。此外，势场的参数（如影响范围、强度等）也需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在追逃场景中能够有效地生成避障轨迹，并对追逐者的部分观测具有鲁棒性。具体而言，该方法能够在实时性要求下，成功躲避追逐者的追捕，并且在追逐者仅能部分观测到环境的情况下，仍然能够保持较高的逃脱率。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但其在复杂追逃场景中的有效性已经得到了验证。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、无人机飞行等领域，尤其是在需要快速响应和避障的动态环境中。例如，在仓库机器人中，可以利用该方法实现快速、安全的货物搬运；在自动驾驶汽车中，可以用于应对突发情况，避免碰撞；在无人机飞行中，可以用于在复杂环境中进行自主导航。
📄 摘要（原文）
Motivated by the problem of pursuit-evasion, we present a motion planning framework that combines energy-based diffusion models with artificial potential fields for robust real time trajectory generation in complex environments. Our approach processes obstacle information directly from point clouds, enabling efficient planning without requiring complete geometric representations. The framework employs classifier-free guidance training and integrates local potential fields during sampling to enhance obstacle avoidance. In dynamic scenarios, the system generates initial trajectories using the diffusion model and continuously refines them through potential field-based adaptation, demonstrating effective performance in pursuit-evasion scenarios with partial pursuer observability.