Non-differentiable Reward Optimization for Diffusion-based Autonomous Motion Planning
作者: Giwon Lee, Daehee Park, Jaewoo Jeong, Kuk-Jin Yoon
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-17
备注: Accepted at IROS 2025
💡 一句话要点
提出基于强化学习的扩散模型训练方法，优化自动驾驶运动规划中的非可微奖励。
🎯 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: 扩散模型 运动规划 强化学习 不可微优化 自主导航
📋 核心要点
- 现有扩散模型运动规划训练目标近似数据分布，无法直接优化安全性、目标达成等不可微的下游目标。
- 提出基于强化学习的训练方案，通过奖励加权动态阈值算法塑造密集奖励信号，优化非可微目标。
- 在CrowdNav、ETH-UCY等行人数据集上，实验结果超越现有基线，验证了方法在安全有效运动规划上的优越性。
📝 摘要（中文）
安全有效的运动规划对于自主机器人至关重要。扩散模型擅长捕捉复杂的智能体交互，这是动态环境中决策制定的一个基本方面。最近的研究已成功地将扩散模型应用于运动规划，证明了它们在处理复杂场景和准确预测多模态未来轨迹方面的能力。尽管扩散模型有效，但它们在训练目标方面存在局限性，因为它们近似于数据分布，而不是显式地捕捉潜在的决策动态。然而，运动规划的关键在于不可微的下游目标，例如安全性（避碰）和有效性（到达目标），传统的学习算法无法直接优化这些目标。在本文中，我们提出了一种基于强化学习的扩散运动规划模型训练方案，使其能够有效地学习显式衡量安全性和有效性的不可微目标。具体来说，我们引入了一种奖励加权动态阈值算法来塑造密集的奖励信号，从而促进更有效的训练，并优于使用可微目标训练的模型。与各种基线相比，在行人数据集（CrowdNav，ETH-UCY）上的最先进性能证明了我们方法在安全有效运动规划方面的多功能性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自动驾驶运动规划中，如何利用扩散模型直接优化不可微奖励函数的问题。现有方法主要依赖于可微的训练目标，例如数据分布的拟合，无法直接优化安全性（避碰）和有效性（到达目标）等关键指标。这些指标通常是不可微的，使得传统的基于梯度下降的训练方法难以应用。
核心思路：论文的核心思路是将扩散模型的训练过程转化为一个强化学习问题。通过设计合适的奖励函数，鼓励扩散模型生成安全且有效的轨迹。关键在于如何将不可微的安全性和有效性指标转化为可用于强化学习的密集奖励信号，从而引导扩散模型的训练。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 扩散模型：用于生成候选轨迹；2) 奖励函数：根据轨迹的安全性、有效性等指标计算奖励值；3) 强化学习算法：利用奖励信号更新扩散模型的参数。具体流程是：首先，扩散模型生成一组候选轨迹；然后，奖励函数评估这些轨迹的质量，并给出相应的奖励值；最后，强化学习算法根据奖励值调整扩散模型的参数，使其能够生成更高质量的轨迹。
关键创新：论文的关键创新在于提出了奖励加权动态阈值算法，用于塑造密集的奖励信号。该算法能够根据轨迹的动态特性，自适应地调整奖励的阈值，从而更有效地引导扩散模型的训练。与传统的固定阈值方法相比，该算法能够更好地平衡安全性和有效性，避免模型陷入局部最优解。
关键设计：奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑安全性、有效性等多个因素。论文中，奖励函数通常由多个子项组成，例如碰撞惩罚项、目标接近奖励项等。这些子项的权重需要仔细调整，以保证模型能够学习到期望的行为。此外，扩散模型的网络结构也需要根据具体的应用场景进行设计。例如，可以使用卷积神经网络来处理图像输入，或者使用循环神经网络来处理时序数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在CrowdNav和ETH-UCY行人导航数据集上，该方法取得了state-of-the-art的性能。实验结果表明，相比于使用可微目标训练的基线模型，该方法能够显著提升运动规划的安全性（减少碰撞）和有效性（更快到达目标）。具体提升幅度未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、游戏AI等领域。通过优化不可微奖励，可以提升智能体在复杂环境中的安全性、效率和适应性。未来，该方法有望扩展到更广泛的决策问题，例如资源分配、任务调度等。
📄 摘要（原文）
Safe and effective motion planning is crucial for autonomous robots. Diffusion models excel at capturing complex agent interactions, a fundamental aspect of decision-making in dynamic environments. Recent studies have successfully applied diffusion models to motion planning, demonstrating their competence in handling complex scenarios and accurately predicting multi-modal future trajectories. Despite their effectiveness, diffusion models have limitations in training objectives, as they approximate data distributions rather than explicitly capturing the underlying decision-making dynamics. However, the crux of motion planning lies in non-differentiable downstream objectives, such as safety (collision avoidance) and effectiveness (goal-reaching), which conventional learning algorithms cannot directly optimize. In this paper, we propose a reinforcement learning-based training scheme for diffusion motion planning models, enabling them to effectively learn non-differentiable objectives that explicitly measure safety and effectiveness. Specifically, we introduce a reward-weighted dynamic thresholding algorithm to shape a dense reward signal, facilitating more effective training and outperforming models trained with differentiable objectives. State-of-the-art performance on pedestrian datasets (CrowdNav, ETH-UCY) compared to various baselines demonstrates the versatility of our approach for safe and effective motion planning.