One-Step Model Predictive Path Integral for Manipulator Motion Planning Using Configuration Space Distance Fields

📄 arXiv: 2509.00836v2 📥 PDF

作者: Yulin Li, Tetsuro Miyazaki, Kenji Kawashima

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-31 (更新: 2025-09-17)

💡 一句话要点

提出CDF-MPPI框架以解决机器人运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 机器人学 模型预测控制 配置空间 距离场 避碰策略 高频控制

📋 核心要点

  1. 现有的基于优化的运动规划方法容易陷入局部最小值，并在梯度消失时失效，导致避碰能力不足。
  2. 本文提出了一种将配置空间距离场（CDF）与模型预测路径积分（MPPI）相结合的方法，能够在关节空间中直接导航。
  3. 实验结果显示，该方法在2D环境中成功率接近100%，并在复杂7自由度机械臂仿真中表现出色，控制频率超过750 Hz。

📝 摘要（中文）

机器人运动规划是机器人学中的基本问题。传统的基于优化的方法通常依赖于有符号距离场（SDF）的梯度来施加避碰约束，但这些方法容易陷入局部最小值，并且在SDF梯度消失时可能失效。最近，配置空间距离场（CDF）被引入，直接建模机器人配置空间中的距离，几乎在所有地方可微，从而提供可靠的梯度信息。本文提出了一种将CDF与模型预测路径积分（MPPI）相结合的框架，能够直接在机器人配置空间中导航。通过利用CDF梯度，我们统一了MPPI的关节空间成本，并将时间视野减少到一步，显著降低了计算量，同时在实践中保持了避碰能力。我们的实验表明，该方法在2D环境中几乎实现了100%的成功率，并在复杂障碍物的7自由度Franka机械臂仿真中保持了高成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人运动规划中的避碰问题，现有方法在处理复杂环境时容易陷入局部最小值，且在梯度消失时失效。

核心思路：通过将配置空间距离场（CDF）与模型预测路径积分（MPPI）相结合，利用CDF的梯度信息来统一MPPI的成本函数，并将时间视野缩短至一步，从而提高计算效率和避碰能力。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：首先，使用CDF计算机器人配置空间中的距离信息；其次，基于CDF的梯度信息优化MPPI的路径规划，确保在关节空间中有效导航。

关键创新：最重要的创新在于将CDF与MPPI结合，利用CDF的可微性和梯度信息，显著降低了计算复杂度，同时保持了高效的避碰能力。与传统方法相比，该框架在处理高维运动规划时表现更为优越。

关键设计：在设计中，CDF的计算方式确保了在几乎所有地方可微，MPPI的成本函数则根据CDF的梯度进行调整，此外，控制频率的优化设计使得系统能够在750 Hz以上运行，确保实时性。

📊 实验亮点

实验结果表明，CDF-MPPI框架在2D环境中实现了近100%的成功率，并在复杂的7自由度Franka机械臂仿真中保持了高成功率，控制频率超过750 Hz，显著优于传统优化方法和标准MPPI基线。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及自动化生产线等，能够有效提高机器人在复杂环境中的运动规划能力。未来，该方法有望在智能制造、无人驾驶等领域发挥重要作用，推动机器人技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Motion planning for robotic manipulators is a fundamental problem in robotics. Classical optimization-based methods typically rely on the gradients of signed distance fields (SDFs) to impose collision-avoidance constraints. However, these methods are susceptible to local minima and may fail when the SDF gradients vanish. Recently, Configuration Space Distance Fields (CDFs) have been introduced, which directly model distances in the robot's configuration space. Unlike workspace SDFs, CDFs are differentiable almost everywhere and thus provide reliable gradient information. On the other hand, gradient-free approaches such as Model Predictive Path Integral (MPPI) control leverage long-horizon rollouts to achieve collision avoidance. While effective, these methods are computationally expensive due to the large number of trajectory samples, repeated collision checks, and the difficulty of designing cost functions with heterogeneous physical units. In this paper, we propose a framework that integrates CDFs with MPPI to enable direct navigation in the robot's configuration space. Leveraging CDF gradients, we unify the MPPI cost in joint-space and reduce the horizon to one step, substantially cutting computation while preserving collision avoidance in practice. We demonstrate that our approach achieves nearly 100% success rates in 2D environments and consistently high success rates in challenging 7-DOF Franka manipulator simulations with complex obstacles. Furthermore, our method attains control frequencies exceeding 750 Hz, substantially outperforming both optimization-based and standard MPPI baselines. These results highlight the effectiveness and efficiency of the proposed CDF-MPPI framework for high-dimensional motion planning.