CDFlow: Generative Gradient Flows for Configuration Space Distance Fields via Neural ODEs

📄 arXiv: 2509.13771v1 📥 PDF

作者: Mengzhu Li, Yunyu Zhou, He Ying, F. Richard Yu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

CDFlow：利用神经ODE生成配置空间距离场的梯度流，提升高自由度机器人运动规划性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 配置空间距离场 神经常微分方程 机器人运动规划 梯度流 碰撞避免

📋 核心要点

  1. 传统配置空间距离场(CDF)在高自由度机器人运动规划中面临梯度模糊和几何失真问题，源于其对单一最近碰撞配置的依赖和稀疏采样。
  2. CDFlow通过神经常微分方程学习配置空间中的连续流，建模最小距离碰撞配置的分布，并利用自适应采样生成高保真训练数据。
  3. 实验表明，CDFlow显著提升了高自由度机器人运动规划的效率、轨迹质量和鲁棒性，优于现有CDF方法。

📝 摘要（中文）

本文提出CDFlow，一种新颖的框架，通过神经常微分方程（Neural ODEs）学习配置空间中的连续流，从而解决机器人运动规划中配置空间距离场（CDF）的局限性。现有CDF方法在高自由度机器人中面临两个主要挑战：一是仅返回单个最近碰撞配置，忽略了最小距离碰撞配置的多模态特性，导致梯度模糊；二是依赖碰撞边界的稀疏采样，无法识别真正的最近配置，产生过度平滑的近似和几何扭曲。CDFlow将问题重新定义为建模最小距离碰撞配置的分布，并引入自适应细化采样策略，为该分布生成高保真训练数据。由此产生的神经ODE隐式地建模了这种多模态分布，并产生一个平滑、一致的梯度场，该梯度场被推导为朝向分布的期望方向，从而减轻了梯度模糊并保留了清晰的几何特征。在多个高自由度运动规划任务上的大量实验表明，与现有的基于CDF的方法相比，CDFlow显著提高了规划效率、轨迹质量和鲁棒性，从而为复杂环境中具有碰撞意识的机器人实现了更鲁棒和高效的规划。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高自由度机器人运动规划中，现有配置空间距离场（CDF）方法存在的两个主要问题。首先，传统CDF方法仅返回单个最近碰撞配置，忽略了最小距离碰撞配置的多模态特性，导致梯度模糊，影响优化效果。其次，现有方法依赖于碰撞边界的稀疏采样，难以准确识别真正的最近配置，造成过度平滑的近似和几何扭曲，尤其是在高维空间中。

核心思路：CDFlow的核心思路是将寻找单个最近点的问题重新定义为建模最小距离碰撞配置的分布。通过学习配置空间中的连续流，CDFlow能够捕捉到碰撞配置的多模态特性，并生成一个平滑、一致的梯度场。该梯度场代表了朝向碰撞配置分布的期望方向，从而减轻了梯度模糊，并保留了清晰的几何特征。

技术框架：CDFlow的整体框架包括数据生成和神经ODE训练两个主要阶段。首先，通过自适应细化采样策略，生成高保真度的训练数据，用于表示最小距离碰撞配置的分布。然后，利用神经ODE学习配置空间中的连续流，该ODE隐式地建模了碰撞配置的多模态分布。在运动规划过程中，利用学习到的梯度场引导搜索，从而实现高效的碰撞避免。

关键创新：CDFlow最重要的技术创新在于利用神经ODE建模配置空间中的连续流，从而捕捉碰撞配置的多模态特性。与传统CDF方法仅依赖于单个最近点不同，CDFlow能够学习到整个碰撞配置的分布，并生成一个更鲁棒、更准确的梯度场。此外，自适应细化采样策略也保证了训练数据的高质量，从而提升了模型的性能。

关键设计：CDFlow的关键设计包括：1) 自适应细化采样策略，根据采样点的梯度信息动态调整采样密度，保证在碰撞边界附近生成足够多的样本；2) 神经ODE的网络结构，需要能够有效地学习配置空间中的复杂流场；3) 损失函数的设计，需要能够引导模型学习到准确的碰撞配置分布，并生成平滑、一致的梯度场。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述，此处未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，CDFlow在多个高自由度运动规划任务上显著优于现有的基于CDF的方法。具体来说，CDFlow在规划效率、轨迹质量和鲁棒性方面均有明显提升。例如，CDFlow能够生成更短、更平滑的轨迹，并且在复杂环境中具有更高的成功率。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细展示，此处未知。

🎯 应用场景

CDFlow在机器人运动规划领域具有广泛的应用前景，尤其适用于高自由度机器人和复杂环境下的碰撞避免任务。该方法可以应用于工业机器人、服务机器人、自动驾驶等领域，提高机器人的安全性和效率。此外，CDFlow还可以扩展到其他需要处理高维空间距离场的问题，例如分子动力学模拟、药物设计等。

📄 摘要（原文）

Signed Distance Fields (SDFs) are a fundamental representation in robot motion planning. Their configuration-space counterpart, the Configuration Space Distance Field (CDF), directly encodes distances in joint space, offering a unified representation for optimization and control. However, existing CDF formulations face two major challenges in high-degree-of-freedom (DoF) robots: (1) they effectively return only a single nearest collision configuration, neglecting the multi-modal nature of minimal-distance collision configurations and leading to gradient ambiguity; and (2) they rely on sparse sampling of the collision boundary, which often fails to identify the true closest configurations, producing oversmoothed approximations and geometric distortion in high-dimensional spaces. We propose CDFlow, a novel framework that addresses these limitations by learning a continuous flow in configuration space via Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs). We redefine the problem from finding a single nearest point to modeling the distribution of minimal-distance collision configurations. We also introduce an adaptive refinement sampling strategy to generate high-fidelity training data for this distribution. The resulting Neural ODE implicitly models this multi-modal distribution and produces a smooth, consistent gradient field-derived as the expected direction towards the distribution-that mitigates gradient ambiguity and preserves sharp geometric features. Extensive experiments on high-DoF motion planning tasks demonstrate that CDFlow significantly improves planning efficiency, trajectory quality, and robustness compared to existing CDF-based methods, enabling more robust and efficient planning for collision-aware robots in complex environments.