Robot Trajectron V2: A Probabilistic Shared Control Framework for Navigation

📄 arXiv: 2509.19954v1 📥 PDF

作者: Pinhao Song, Yurui Du, Ophelie Saussus, Sofie De Schrijver, Irene Caprara, Peter Janssen, Renaud Detry

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-24

备注: 26 pages, 20 figures

💡 一句话要点

提出Robot Trajectron V2，用于导航的概率共享控制框架。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 共享控制 意图预测 机器人导航 概率建模

📋 核心要点

  1. 现有导航方法难以准确预测用户意图，尤其是在存在噪声输入和复杂环境时。
  2. RT-V2结合先验意图模型和后验更新，利用RNN和CVAE建模用户意图，并融合实时输入。
  3. 实验表明，RT-V2在多种场景下优于现有技术，实现了安全高效的导航辅助。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于导航的概率共享控制解决方案，名为Robot Trajectron V2 (RT-V2)，它能够在人机交互中实现精确的意图预测和安全有效的辅助。RT-V2通过结合先验意图模型与后验更新，联合建模用户的长期行为模式及其噪声的低维控制信号，后验更新考虑了实时的用户输入和环境上下文。先验模型使用循环神经网络和条件变分自编码器捕获用户意图的多模态和历史依赖性，而后验模型将其与不确定的用户指令相结合，以推断期望的动作。我们进行了广泛的实验，以验证RT-V2在合成基准、键盘输入的人机交互研究以及非人灵长类动物的脑机接口实验中的性能。结果表明，RT-V2在意图估计方面优于现有技术，提供安全高效的导航支持，并在用户自主性和辅助干预之间充分平衡。通过统一概率建模、强化学习和安全优化，RT-V2为各种辅助技术的共享控制提供了一种有原则且可推广的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机共享控制导航中，机器人如何准确理解用户意图并提供安全有效的辅助的问题。现有方法通常难以处理用户意图的多模态特性、历史依赖性以及噪声输入，导致导航效率低下或存在安全隐患。尤其是在脑机接口等场景下，用户输入的不确定性更高，对意图预测的准确性提出了更高的要求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个概率共享控制框架，该框架能够同时建模用户的长期行为模式和实时的控制信号。通过结合先验意图模型和后验更新，框架能够利用历史信息预测用户的潜在目标，并根据实时的用户输入和环境上下文对预测结果进行修正。这种方法能够有效地处理用户意图的不确定性，并在用户自主性和机器人辅助之间取得平衡。

技术框架：RT-V2的整体框架包含以下几个主要模块：1) 先验意图模型：使用循环神经网络（RNN）和条件变分自编码器（CVAE）对用户的历史行为进行建模，学习用户意图的多模态分布。2) 后验更新：将先验意图模型与实时的用户输入（例如键盘输入或脑机接口信号）相结合，利用贝叶斯推断更新意图预测。3) 轨迹生成：根据更新后的意图预测，生成一系列可能的轨迹，并使用安全优化算法选择最优轨迹。4) 共享控制：将机器人的控制权在用户和机器人之间进行分配，根据用户意图的置信度动态调整辅助程度。

关键创新：RT-V2的关键创新在于其概率共享控制框架，该框架能够同时建模用户的长期行为模式和实时的控制信号，并利用贝叶斯推断进行意图预测。与现有方法相比，RT-V2能够更好地处理用户意图的不确定性，并在用户自主性和机器人辅助之间取得平衡。此外，RT-V2还采用了安全优化算法，确保机器人的导航轨迹是安全的。

关键设计：在先验意图模型中，论文使用了LSTM网络来捕捉用户行为的时序依赖性，并使用CVAE来建模用户意图的多模态分布。后验更新采用了卡尔曼滤波等方法来融合用户输入和先验意图。轨迹生成使用了模型预测控制（MPC）方法，并加入了安全约束。损失函数包括意图预测损失、轨迹平滑损失和安全损失等。

📊 实验亮点

实验结果表明，RT-V2在合成基准、键盘输入的人机交互研究以及非人灵长类动物的脑机接口实验中均取得了优异的性能。在意图估计方面，RT-V2优于现有技术。在导航任务中，RT-V2能够提供安全高效的导航支持，并在用户自主性和辅助干预之间实现良好的平衡。具体性能数据（例如意图预测准确率、导航时间、碰撞率等）在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

RT-V2具有广泛的应用前景，可用于各种辅助技术，例如：辅助驾驶、残疾人辅助机器人、医疗机器人等。通过准确预测用户意图并提供安全有效的辅助，RT-V2可以提高用户的生活质量，并降低操作风险。此外，该框架还可以应用于人机协作的工业机器人领域，提高生产效率和安全性。

📄 摘要（原文）

We propose a probabilistic shared-control solution for navigation, called Robot Trajectron V2 (RT-V2), that enables accurate intent prediction and safe, effective assistance in human-robot interaction. RT-V2 jointly models a user's long-term behavioral patterns and their noisy, low-dimensional control signals by combining a prior intent model with a posterior update that accounts for real-time user input and environmental context. The prior captures the multimodal and history-dependent nature of user intent using recurrent neural networks and conditional variational autoencoders, while the posterior integrates this with uncertain user commands to infer desired actions. We conduct extensive experiments to validate RT-V2 across synthetic benchmarks, human-computer interaction studies with keyboard input, and brain-machine interface experiments with non-human primates. Results show that RT-V2 outperforms the state of the art in intent estimation, provides safe and efficient navigation support, and adequately balances user autonomy with assistive intervention. By unifying probabilistic modeling, reinforcement learning, and safe optimization, RT-V2 offers a principled and generalizable approach to shared control for diverse assistive technologies.