Hierarchical Diffusion Motion Planning with Task-Conditioned Uncertainty-Aware Priors

📄 arXiv: 2509.25685v1 📥 PDF

作者: Amelie Minji Kim, Anqi Wu, Ye Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出层级扩散运动规划方法，利用任务条件的不确定性感知先验提升规划效果。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 扩散模型 运动规划 机器人 高斯过程 任务条件 层级规划 不确定性感知

📋 核心要点

  1. 传统扩散运动规划器使用零均值高斯噪声，忽略了任务信息和运动结构，导致规划效率和质量受限。
  2. 该方法提出层级扩散规划器，利用高斯过程运动规划（GPMP）生成任务条件结构化高斯先验，指导轨迹生成。
  3. 实验表明，该方法在成功率、轨迹平滑性和任务对齐方面优于传统方法，并验证了结构化扰动的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的层级扩散规划器，它将任务和运动结构直接嵌入到噪声模型中。与使用零均值、各向同性高斯噪声的标准扩散规划器不同，我们采用了一系列任务条件结构化高斯分布，其均值和协方差来源于高斯过程运动规划（GPMP）：稀疏的、以任务为中心的关键状态或它们相关的时间信息（或两者）被视为噪声观测，以产生先验实例。我们首先将标准扩散过程推广到具有闭式前向和后验表达式的偏差、非各向同性扰动。在此基础上，我们的层级结构将先验实例化与轨迹去噪分离：上层实例化一个任务条件结构化高斯分布（均值和协方差），下层在该固定先验下对完整轨迹进行去噪。在Maze2D目标到达和KUKA积木堆叠实验中，与各向同性基线相比，该方法提高了成功率，生成了更平滑的轨迹，并实现了更强的任务对齐。消融研究表明，显式地构建扰动过程比简单地调节神经网络更有益。总的来说，我们的方法在保持可处理性的同时，将先验的概率质量集中在可行、平滑和语义上有意义的轨迹附近。项目主页见https://hta-diffusion.github.io。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于扩散模型的运动规划方法通常采用零均值、各向同性的高斯噪声进行轨迹的逐步扰动和去噪。这种方式忽略了任务本身的约束和运动结构的特点，导致规划出的轨迹可能不符合任务要求，或者不够平滑自然。因此，如何将任务信息和运动结构融入到扩散模型的噪声模型中，从而提升运动规划的效率和质量，是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用高斯过程运动规划（GPMP）生成任务条件的结构化高斯先验，并将其融入到扩散模型的噪声模型中。具体来说，GPMP可以根据任务目标生成一系列稀疏的关键状态或时间信息，这些信息可以被视为带噪声的观测值，从而构建一个任务相关的先验分布。通过将这个先验分布作为扩散过程的噪声模型，可以引导扩散模型生成更符合任务要求、更平滑的轨迹。

技术框架：该方法采用层级扩散规划框架，包含两个主要层级：先验实例化层和轨迹去噪层。先验实例化层利用GPMP生成任务条件的结构化高斯先验（均值和协方差）。轨迹去噪层则在给定的先验条件下，利用扩散模型逐步对轨迹进行去噪，最终生成完整的运动轨迹。整个框架的关键在于如何将GPMP生成的先验信息有效地融入到扩散模型的噪声模型中，从而引导轨迹生成。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将任务信息和运动结构直接嵌入到扩散模型的噪声模型中。与传统的扩散模型使用零均值、各向同性高斯噪声不同，该方法使用任务条件的结构化高斯分布作为噪声模型，从而可以更好地引导轨迹生成。此外，该方法还提出了一个层级扩散规划框架，将先验实例化和轨迹去噪分离，使得整个规划过程更加高效和可控。

关键设计：在先验实例化层，GPMP生成的关键状态或时间信息被视为带噪声的观测值，用于构建结构化高斯先验。在轨迹去噪层，扩散模型的目标是根据给定的先验分布，逐步对轨迹进行去噪。具体的网络结构和损失函数的设计需要根据具体的任务和环境进行调整。一个重要的设计选择是如何平衡先验信息和数据驱动的学习，以获得最佳的规划效果。

📊 实验亮点

在Maze2D目标到达和KUKA积木堆叠实验中，该方法相比于各向同性基线，提高了成功率，生成了更平滑的轨迹，并实现了更强的任务对齐。消融研究表明，显式地构建扰动过程比简单地调节神经网络更有益。具体性能提升数据需要在论文原文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人运动规划、自动驾驶、游戏AI等领域。通过将任务信息融入运动规划过程，可以提高机器人在复杂环境中的运动能力和任务完成效率。例如，在自动驾驶中，可以利用该方法生成更安全、更舒适的行驶轨迹；在游戏中，可以生成更智能、更自然的NPC运动。

📄 摘要（原文）

We propose a novel hierarchical diffusion planner that embeds task and motion structure directly in the noise model. Unlike standard diffusion-based planners that use zero-mean, isotropic Gaussian noise, we employ a family of task-conditioned structured Gaussians whose means and covariances are derived from Gaussian Process Motion Planning (GPMP): sparse, task-centric key states or their associated timings (or both) are treated as noisy observations to produce a prior instance. We first generalize the standard diffusion process to biased, non-isotropic corruption with closed-form forward and posterior expressions. Building on this, our hierarchy separates prior instantiation from trajectory denoising: the upper level instantiates a task-conditioned structured Gaussian (mean and covariance), and the lower level denoises the full trajectory under that fixed prior. Experiments on Maze2D goal-reaching and KUKA block stacking show improved success rates, smoother trajectories, and stronger task alignment compared to isotropic baselines. Ablation studies indicate that explicitly structuring the corruption process offers benefits beyond simply conditioning the neural network. Overall, our method concentrates probability mass of prior near feasible, smooth, and semantically meaningful trajectories while maintaining tractability. Our project page is available at https://hta-diffusion.github.io.