Dynamics-Compliant Trajectory Diffusion for Super-Nominal Payload Manipulation

📄 arXiv: 2508.21375v1 📥 PDF

作者: Anuj Pasricha, Joewie Koh, Jay Vakil, Alessandro Roncone

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-29

备注: Accepted to 2025 Conference on Robot Learning [CoRL]

💡 一句话要点

提出动态兼容轨迹扩散方法以提升超额负载操作能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轨迹规划 去噪扩散模型 负载动态 机器人操作 工业自动化 高负载任务

📋 核心要点

  1. 现有方法通常基于最坏情况配置，导致负载限制过于保守，未能充分利用机器人的潜力。
  2. 论文提出了一种基于去噪扩散模型的轨迹生成方法，明确将负载约束纳入规划过程，提升了效率。
  3. 实验结果表明，机器人在超额负载情况下仍能保持67.6%的工作空间可达性，显著扩展了操作范围。

📝 摘要（中文）

传统的关节机器人负载额定值通常基于最坏情况配置，导致整个工作空间的负载限制过于保守。本文分析表明，机器人在保持关节角度、速度、加速度和扭矩限制的情况下，可以安全处理超过额定能力的负载。为此，提出了一种新颖的轨迹生成方法，利用去噪扩散模型将负载约束明确纳入规划过程。与传统的基于采样的方法和优化方法相比，该方法能够在恒定时间内生成动态可行的关节空间轨迹，并可直接在物理硬件上执行。实验验证显示，即使在负载超过额定能力三倍的情况下，7自由度的Franka Emika Panda机器人仍能保持67.6%的工作空间可达性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统轨迹规划方法在负载限制上的保守性，导致机器人未能充分发挥其潜在能力。现有方法往往依赖于低效的试错或慢速的优化过程，难以满足动态操作需求。

核心思路：论文提出的轨迹生成方法基于去噪扩散模型，能够在规划过程中直接考虑负载约束，从而生成动态可行的轨迹。这种设计旨在提高轨迹生成的效率和可执行性。

技术框架：整体架构包括数据输入、负载约束处理、轨迹生成和执行四个主要模块。首先，输入机器人状态和负载信息，然后通过去噪扩散模型生成轨迹，最后将生成的轨迹直接应用于物理机器人。

关键创新：最重要的创新在于将去噪扩散模型应用于轨迹生成，显著提高了生成速度和动态适应性。这一方法与传统的基于采样和优化的方法本质上不同，避免了复杂的计算和时间延迟。

关键设计：在设计中，关键参数包括去噪过程中的超参数设置，损失函数的选择，以及模型的网络结构设计，以确保生成轨迹的动态可行性和执行效率。具体的损失函数考虑了负载约束和轨迹平滑性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Franka Emika Panda机器人在负载超过额定能力三倍的情况下，仍能保持67.6%的工作空间可达性。这一结果相比传统方法显著提升了机器人的操作范围，展示了负载动态考虑在运动规划中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、物流搬运和服务机器人等场景，能够显著提升机器人在复杂环境下的操作能力和灵活性。未来，该方法有望推动机器人技术在高负载任务中的广泛应用，提升生产效率和安全性。

📄 摘要（原文）

Nominal payload ratings for articulated robots are typically derived from worst-case configurations, resulting in uniform payload constraints across the entire workspace. This conservative approach severely underutilizes the robot's inherent capabilities -- our analysis demonstrates that manipulators can safely handle payloads well above nominal capacity across broad regions of their workspace while staying within joint angle, velocity, acceleration, and torque limits. To address this gap between assumed and actual capability, we propose a novel trajectory generation approach using denoising diffusion models that explicitly incorporates payload constraints into the planning process. Unlike traditional sampling-based methods that rely on inefficient trial-and-error, optimization-based methods that are prohibitively slow, or kinodynamic planners that struggle with problem dimensionality, our approach generates dynamically feasible joint-space trajectories in constant time that can be directly executed on physical hardware without post-processing. Experimental validation on a 7 DoF Franka Emika Panda robot demonstrates that up to 67.6% of the workspace remains accessible even with payloads exceeding 3 times the nominal capacity. This expanded operational envelope highlights the importance of a more nuanced consideration of payload dynamics in motion planning algorithms.