Diffusion-Guided Multi-Arm Motion Planning
作者: Viraj Parimi, Brian C. Williams
分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2025-09-09
💡 一句话要点
提出基于扩散模型引导的多臂运动规划方法，提升复杂共享空间任务效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多臂运动规划 扩散模型 多智能体路径规划 碰撞避免 机器人协同
📋 核心要点
- 多臂运动规划面临状态空间指数增长和对大量训练数据依赖的挑战，限制了其在复杂环境中的应用。
- DG-MAP借鉴MAPF思想，将多臂规划分解为单臂规划和碰撞解决，利用条件扩散模型生成轨迹。
- 实验表明，DG-MAP在不同规模的机械臂团队中表现出高效性和实用性，优于其他学习方法。
📝 摘要（中文）
多臂运动规划对于使机械臂在共享空间中高效完成复杂的长时程任务至关重要，但现有方法由于状态空间的指数增长以及对大型训练数据集的依赖而难以扩展。受多智能体路径规划（MAPF）的启发，该文提出了一种新颖的扩散引导多臂规划器（DG-MAP），它增强了基于学习的模型的扩展性，同时减少了对大型多臂数据集的依赖。认识到碰撞主要是成对的，该文训练了两个条件扩散模型，一个用于生成可行的单臂轨迹，另一个用于建模有效的成对碰撞解决所需的双臂动力学。通过将这些专门的生成模型集成到受MAPF启发的结构化分解中，该规划器可以有效地扩展到更多数量的机械臂。针对各种团队规模的替代学习方法的评估证明了该方法的有效性和实际适用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多臂机器人在共享空间中进行运动规划时，由于状态空间维度过高导致的计算复杂度问题，以及现有学习方法对大量多臂协同数据的依赖问题。现有方法难以扩展到更多机械臂，并且泛化能力有限。
核心思路：论文的核心思路是将多臂运动规划问题分解为多个单臂运动规划问题，并利用扩散模型学习单臂轨迹生成和双臂碰撞避免策略。借鉴多智能体路径规划（MAPF）的思想，通过结构化的分解，降低了问题的复杂度，并减少了对大规模多臂数据的需求。
技术框架：DG-MAP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 单臂轨迹生成：使用条件扩散模型生成每个机械臂的初始可行轨迹。2) 双臂碰撞解决：使用另一个条件扩散模型学习双臂动力学，用于解决机械臂之间的碰撞。3) MAPF-inspired 结构化分解：将多臂规划问题分解为单臂规划和碰撞解决的迭代过程，类似于MAPF中的路径规划和冲突解决。
关键创新：论文的关键创新在于将扩散模型引入到多臂运动规划中，并结合MAPF的结构化分解思想。通过训练专门的扩散模型来生成单臂轨迹和解决双臂碰撞，有效地降低了问题的复杂度，并提高了规划的效率和泛化能力。与现有方法相比，DG-MAP不需要大量的多臂协同数据，并且可以更好地扩展到更多机械臂。
关键设计：论文中使用了两个条件扩散模型。第一个模型用于生成单臂轨迹，其条件输入包括起始和目标位置、环境信息等。第二个模型用于解决双臂碰撞，其条件输入包括两个机械臂的当前状态、目标位置等。损失函数的设计旨在鼓励生成可行的轨迹，并避免机械臂之间的碰撞。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未给出具体数值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DG-MAP在不同数量的机械臂团队中均表现出良好的性能，能够有效地生成可行的多臂运动轨迹。与其他基于学习的方法相比，DG-MAP在规划效率和泛化能力方面均有显著提升。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述，但此处未给出具体数值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化仓库、智能制造、医疗机器人等领域，尤其是在需要多个机械臂协同完成复杂任务的场景中。例如，在自动化仓库中，多个机械臂可以协同完成货物的分拣、搬运和包装等任务。在智能制造中，多个机械臂可以协同完成产品的装配、焊接和喷涂等任务。该研究有望提高这些场景的自动化水平和生产效率。
📄 摘要（原文）
Multi-arm motion planning is fundamental for enabling arms to complete complex long-horizon tasks in shared spaces efficiently but current methods struggle with scalability due to exponential state-space growth and reliance on large training datasets for learned models. Inspired by Multi-Agent Path Finding (MAPF), which decomposes planning into single-agent problems coupled with collision resolution, we propose a novel diffusion-guided multi-arm planner (DG-MAP) that enhances scalability of learning-based models while reducing their reliance on massive multi-arm datasets. Recognizing that collisions are primarily pairwise, we train two conditional diffusion models, one to generate feasible single-arm trajectories, and a second, to model the dual-arm dynamics required for effective pairwise collision resolution. By integrating these specialized generative models within a MAPF-inspired structured decomposition, our planner efficiently scales to larger number of arms. Evaluations against alternative learning-based methods across various team sizes demonstrate our method's effectiveness and practical applicability. Project website can be found at https://diff-mapf-mers.csail.mit.edu