Decoding RobKiNet: Insights into Efficient Training of Robotic Kinematics Informed Neural Network

📄 arXiv: 2509.07646v1 📥 PDF

作者: Yanlong Peng, Zhigang Wang, Ziwen He, Pengxu Chang, Chuangchuang Zhou, Yu Yan, Ming Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

RobKiNet：一种基于运动学知识的神经网络，用于高效机器人构型空间采样

🎯 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: 机器人运动规划 构型空间采样 运动学约束 神经网络 自主移动机械臂

📋 核心要点

  1. 机器人任务和运动规划中，在构型空间内采样以满足任务级全局约束至关重要，但传统方法在多重约束下效率低下。
  2. RobKiNet的核心思想是将运动学知识融入神经网络，实现对连续可行集（CFS）的端到端采样，并建立优化期望模型。
  3. 实验结果表明，RobKiNet在训练速度、采样精度和任务完成率方面均优于传统方法和深度强化学习方法。

📝 摘要（中文）

本文提出RobKiNet，一种基于运动学知识的神经网络，用于在机器人任务和运动规划（TAMP）中，对满足多重约束的连续可行集（CFS）进行端到端采样。该方法建立了优化期望模型。与传统采样和基于学习的方法相比，RobKiNet通过融入运动学知识，确保稳定和精确的梯度优化，从而提高训练效率。在2自由度空间中的可视化和定量分析验证了其理论效率。在9自由度自主移动机械臂机器人（AMMR）上的应用表明，RobKiNet在整体和解耦控制方面表现出色，尤其是在电池拆卸任务中。RobKiNet的训练速度比深度强化学习快74.29倍，采样精度高达99.25%，在实际场景中的任务完成率达到97.33%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人任务和运动规划中，在复杂约束条件下高效采样的难题。传统方法，如随机采样或基于优化的采样，在处理高维构型空间和多重约束时效率低下，难以满足实时性要求。现有的基于学习的方法虽然可以加速采样过程，但往往缺乏对机器人运动学特性的有效利用，导致训练不稳定或泛化能力不足。

核心思路：RobKiNet的核心思路是将机器人的运动学知识显式地融入到神经网络的设计中，从而引导网络学习更有效的采样策略。通过运动学信息的约束，网络可以更快地收敛到可行解，并生成更符合机器人运动学特性的构型。这种方法旨在提高采样效率、稳定性和准确性。

技术框架：RobKiNet的整体框架包括以下几个主要模块：1）运动学信息编码模块：将机器人的运动学参数（如关节角度、连杆长度等）编码为网络的输入特征。2）神经网络采样模块：利用神经网络学习从输入特征到可行构型的映射关系。3）约束验证模块：对生成的构型进行约束验证，确保其满足任务要求。4）优化模块：根据约束验证的结果，调整网络参数，优化采样策略。

关键创新：RobKiNet的关键创新在于将运动学知识与神经网络相结合，实现了一种运动学信息驱动的采样方法。与传统的黑盒神经网络相比，RobKiNet能够更好地利用机器人的先验知识，从而提高采样效率和准确性。此外，RobKiNet还建立了一个优化期望模型，用于指导网络的训练过程，确保其能够生成满足任务要求的可行构型。

关键设计：RobKiNet的关键设计包括：1）运动学信息编码方式：选择合适的运动学参数作为网络输入，例如关节角度、连杆长度等。2）神经网络结构：采用合适的神经网络结构，如多层感知机或循环神经网络，以学习从运动学信息到可行构型的映射关系。3）损失函数设计：设计合适的损失函数，以引导网络生成满足约束条件的可行构型。例如，可以采用基于距离的损失函数，惩罚不满足约束的构型。4）优化算法选择：选择合适的优化算法，如Adam或SGD，以优化网络参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RobKiNet在9自由度自主移动机械臂机器人（AMMR）上的实验结果表明，其训练速度比深度强化学习快74.29倍，采样精度高达99.25%，在实际场景中的电池拆卸任务完成率达到97.33%。这些数据表明，RobKiNet在复杂约束条件下具有显著的性能优势，能够有效地提高机器人任务的效率和可靠性。

🎯 应用场景

RobKiNet在机器人任务和运动规划领域具有广泛的应用前景，尤其适用于需要高效采样的场景，如自主导航、抓取操作、装配任务等。该方法可以应用于各种类型的机器人，包括工业机器人、移动机器人和人形机器人。此外，RobKiNet还可以扩展到其他领域，如生物分子模拟和药物设计，在这些领域中，也需要对满足特定约束的构型进行高效采样。

📄 摘要（原文）

In robots task and motion planning (TAMP), it is crucial to sample within the robot's configuration space to meet task-level global constraints and enhance the efficiency of subsequent motion planning. Due to the complexity of joint configuration sampling under multi-level constraints, traditional methods often lack efficiency. This paper introduces the principle of RobKiNet, a kinematics-informed neural network, for end-to-end sampling within the Continuous Feasible Set (CFS) under multiple constraints in configuration space, establishing its Optimization Expectation Model. Comparisons with traditional sampling and learning-based approaches reveal that RobKiNet's kinematic knowledge infusion enhances training efficiency by ensuring stable and accurate gradient optimization.Visualizations and quantitative analyses in a 2-DOF space validate its theoretical efficiency, while its application on a 9-DOF autonomous mobile manipulator robot(AMMR) demonstrates superior whole-body and decoupled control, excelling in battery disassembly tasks. RobKiNet outperforms deep reinforcement learning with a training speed 74.29 times faster and a sampling accuracy of up to 99.25%, achieving a 97.33% task completion rate in real-world scenarios.