Keypoint-based Diffusion for Robotic Motion Planning on the NICOL Robot
作者: Lennart Clasmeier, Jan-Gerrit Habekost, Connor Gäde, Philipp Allgeuer, Stefan Wermter
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-09-16)
备注: Accepted and published at the 34th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2025)
💡 一句话要点
提出基于关键点的扩散模型，加速NICOL机器人运动规划。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人运动规划 扩散模型 深度学习 关键点 动作模型
📋 核心要点
- 传统数值运动规划方法耗时较长，难以满足实时性要求。
- 利用扩散模型学习运动规划，通过关键点预测关节序列，加速规划过程。
- 实验表明，即使不使用点云信息，该模型也能在保证较高成功率的同时，显著降低运行时间。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的基于扩散模型的动作模型，用于机器人运动规划。传统的数值规划方法虽然能够解决一般的运动规划问题，但计算耗时较长。通过利用深度学习，我们能够从这些规划器生成的数据集中学习，从而在更短的时间内获得良好的结果。最初的模型使用点云嵌入作为输入来预测基于关键点的关节序列，但在消融研究中发现，将网络与点云嵌入进行条件约束仍然具有挑战性。我们识别了数据集中的一些偏差并对其进行了改进，从而提高了模型的性能。即使不使用点云编码，我们的模型在运行时间方面也优于数值模型一个数量级，同时在测试集上达到了高达90%的无碰撞解决方案成功率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人运动规划中，传统数值方法计算耗时过长的问题。现有方法难以在保证规划质量的同时，满足实时性要求，尤其是在复杂环境中。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习运动规划策略，将运动规划问题转化为一个生成问题。通过学习已有规划器生成的数据，模型能够预测从起始状态到目标状态的关节序列，从而避免了耗时的数值搜索过程。
技术框架：整体框架包含数据生成和模型训练两个阶段。首先，使用数值规划器生成大量的运动轨迹数据，包括起始状态、目标状态和对应的关节序列。然后，使用扩散模型学习这些数据，模型以起始状态和目标状态（可选，论文中后期去掉了点云编码）为条件，生成一系列的关节序列，最终得到一个可行的运动轨迹。模型主要由扩散过程和逆扩散过程组成，扩散过程将数据逐步转化为噪声，逆扩散过程则从噪声中逐步恢复出数据。
关键创新：最重要的技术创新点在于将扩散模型应用于机器人运动规划，并使用关键点表示关节序列。与直接预测关节角度相比，基于关键点的表示能够更好地捕捉运动的结构信息，提高模型的泛化能力。此外，论文还通过分析数据集偏差，改进了数据质量，从而提升了模型性能。
关键设计：论文使用了一种基于关键点的关节序列表示方法。扩散模型采用标准的扩散过程和逆扩散过程，具体网络结构未知。损失函数可能包含重构损失和正则化项，用于约束生成的关节序列的合理性。数据集的质量对模型性能至关重要，论文通过分析数据集偏差，对数据进行了清洗和增强。
📊 实验亮点
实验结果表明，即使不使用点云编码，该模型在运行时间上优于数值模型一个数量级，同时在测试集上达到了高达90%的无碰撞解决方案成功率。这表明基于扩散模型的运动规划方法具有很高的效率和可靠性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要实时运动规划的机器人应用场景，例如自动驾驶、工业机器人、服务机器人等。通过学习已有的规划经验，机器人能够更快地生成可行的运动轨迹，从而提高工作效率和适应性。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务中。
📄 摘要（原文）
We propose a novel diffusion-based action model for robotic motion planning. Commonly, established numerical planning approaches are used to solve general motion planning problems, but have significant runtime requirements. By leveraging the power of deep learning, we are able to achieve good results in a much smaller runtime by learning from a dataset generated by these planners. While our initial model uses point cloud embeddings in the input to predict keypoint-based joint sequences in its output, we observed in our ablation study that it remained challenging to condition the network on the point cloud embeddings. We identified some biases in our dataset and refined it, which improved the model's performance. Our model, even without the use of the point cloud encodings, outperforms numerical models by an order of magnitude regarding the runtime, while reaching a success rate of up to 90% of collision free solutions on the test set.