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 关键点 深度学习 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，该模型在运行时间上优于数值模型一个数量级，成功率高达90%。
📝 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的策略，将运动规划问题转化为一个生成问题。通过学习历史数据，模型能够预测出从起始状态到目标状态的合理关节序列，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、模型训练和运动规划三个阶段。首先，使用数值规划器生成大量的运动轨迹数据。然后，使用这些数据训练一个基于扩散模型的动作模型，该模型以起始状态（可选点云嵌入）为条件，预测关键点的关节序列。最后，在实际运动规划时，使用训练好的扩散模型生成运动轨迹。
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，并使用关键点作为中间表示。与直接预测关节角度相比，预测关键点可以更好地捕捉运动的结构信息，提高模型的泛化能力。此外，通过去除点云编码，简化了模型结构，提高了训练效率。
关键设计：模型使用扩散模型生成关键点的关节序列。具体来说，模型学习一个逆扩散过程，从高斯噪声逐步恢复到真实的关节序列。损失函数采用均方误差（MSE）来衡量预测关节序列与真实关节序列之间的差异。网络结构采用U-Net结构，以捕捉不同尺度的特征信息。关键点的数量和位置是预先定义的，并根据具体的机器人结构进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 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仍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。这表明该方法在保证规划质量的同时，显著提高了运动规划的速度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要快速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。通过学习历史数据，机器人能够更快地规划出合理的运动轨迹，提高工作效率和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如动态环境下的运动规划、多机器人协同等。
📄 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.