Learning from Hallucinating Critical Points for Navigation in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2509.26513v1 📥 PDF

作者: Saad Abdul Ghani, Kameron Lee, Xuesu Xiao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出LfH-CP框架，通过幻觉关键点学习动态环境导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 动态环境导航 运动规划 数据增强 幻觉学习 自监督学习

📋 核心要点

  1. 动态环境中运动规划面临挑战，现有方法难以生成足够多样性的障碍物数据。
  2. LfH-CP通过幻觉关键点，解耦障碍物生成过程，提升数据多样性与覆盖率。
  3. 实验表明，基于LfH-CP训练的规划器，在动态环境中导航成功率显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“从幻觉关键点学习”（LfH-CP）的自监督框架，用于创建丰富的动态障碍物数据集，以学习在动态障碍物环境中进行运动规划。由于可能的障碍物轨迹空间巨大，生成大型且多样化的障碍物数据集具有挑战性。受基于幻觉的数据合成方法的启发，LfH-CP将幻觉分解为两个阶段：首先识别障碍物必须出现的时间和位置，以便产生最优运动规划（即关键点），然后程序化地生成通过这些点同时避开碰撞的多样化轨迹。这种分解避免了模式崩溃等生成失败，并确保了对各种动态行为的覆盖。此外，本文还引入了一种多样性指标来量化数据集的丰富程度，并表明LfH-CP产生的数据集比现有基线更具多样性。仿真实验表明，在LfH-CP数据集上训练的规划器比先前的幻觉方法实现了更高的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：在动态环境中进行运动规划时，生成足够大且多样化的障碍物数据集是一个关键挑战。现有的方法，例如依赖专家演示或试错探索，成本高昂且效率低下。此外，直接生成障碍物轨迹容易出现模式崩溃，导致数据集缺乏多样性，难以覆盖各种动态行为。

核心思路：本文的核心思路是将障碍物轨迹的生成过程分解为两个阶段：首先，确定“关键点”，即障碍物必须出现的时间和位置，以影响最优运动规划。然后，基于这些关键点，程序化地生成多样化的障碍物轨迹。这种分解能够避免直接生成轨迹时的模式崩溃问题，并确保数据集的多样性和覆盖率。

技术框架：LfH-CP框架包含两个主要阶段：1) 关键点幻觉：利用现有的最优运动规划，反向推断出影响该规划的关键点，即障碍物必须出现的位置和时间。2) 轨迹生成：基于这些关键点，使用程序化的方法生成多样化的障碍物轨迹，同时确保轨迹的合理性和避免碰撞。框架还引入了一个多样性指标，用于量化数据集的丰富程度，并指导轨迹生成过程。

关键创新：最重要的创新点在于将障碍物轨迹生成分解为关键点幻觉和轨迹生成两个阶段。与直接生成轨迹的方法相比，这种分解能够更好地控制数据集的多样性，避免模式崩溃，并确保对各种动态行为的覆盖。此外，引入的多样性指标也为数据集的评估和优化提供了量化依据。

关键设计：关键点幻觉阶段，需要设计合适的算法来反向推断关键点。轨迹生成阶段，可以使用多种程序化方法，例如样条曲线、随机扰动等，来生成多样化的轨迹。多样性指标的设计需要能够有效衡量数据集的丰富程度，例如可以考虑轨迹的形状、速度、加速度等因素。具体的参数设置和网络结构（如果使用）需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，在LfH-CP数据集上训练的运动规划器，在动态环境中的导航成功率显著高于在传统数据集上训练的规划器。与先前的幻觉方法相比，LfH-CP能够生成更具多样性的训练数据，从而提升了规划器的泛化能力。具体性能数据在论文中给出，证明了LfH-CP的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其是在动态环境中需要进行运动规划的场景。通过生成更丰富、更真实的训练数据，可以提高运动规划算法的鲁棒性和泛化能力，从而提升机器人在复杂环境中的自主导航能力。未来，该方法可以扩展到更复杂的动态环境，例如包含多个智能体的场景。

📄 摘要（原文）

Generating large and diverse obstacle datasets to learn motion planning in environments with dynamic obstacles is challenging due to the vast space of possible obstacle trajectories. Inspired by hallucination-based data synthesis approaches, we propose Learning from Hallucinating Critical Points (LfH-CP), a self-supervised framework for creating rich dynamic obstacle datasets based on existing optimal motion plans without requiring expensive expert demonstrations or trial-and-error exploration. LfH-CP factorizes hallucination into two stages: first identifying when and where obstacles must appear in order to result in an optimal motion plan, i.e., the critical points, and then procedurally generating diverse trajectories that pass through these points while avoiding collisions. This factorization avoids generative failures such as mode collapse and ensures coverage of diverse dynamic behaviors. We further introduce a diversity metric to quantify dataset richness and show that LfH-CP produces substantially more varied training data than existing baselines. Experiments in simulation demonstrate that planners trained on LfH-CP datasets achieves higher success rates compared to a prior hallucination method.