SAMP: Spatial Anchor-based Motion Policy for Collision-Aware Robotic Manipulators

📄 arXiv: 2509.11185v1 📥 PDF

作者: Kai Chen, Zhihai Bi, Guoyang Zhao, Chunxin Zheng, Yulin Li, Hang Zhao, Jun Ma

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-14

💡 一句话要点

SAMP：基于空间锚点的运动策略，用于具有碰撞意识的机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 运动规划 碰撞避免 有符号距离场 神经网络

📋 核心要点

  1. 现有基于神经网络的运动规划方法难以兼顾机器人形状和环境约束，导致碰撞风险。
  2. SAMP通过空间锚点上的SDF统一编码机器人和环境，实现精确的碰撞检测和运动规划。
  3. 实验表明，SAMP在成功率上提升11%，碰撞率降低7%，验证了其在复杂环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于空间锚点的运动策略（SAMP），用于解决机器人操作中同时考虑机器人物理形状和周围环境以生成安全可行运动的挑战。SAMP使用锚定在共享空间网格上的有符号距离场（SDF）统一编码环境和机械臂。SAMP包含一个专门的机器人SDF网络，该网络捕获机械臂的精确几何形状，从而实现超越粗略连杆近似的碰撞感知推理。这些表示在空间锚点上融合，并用于训练神经运动策略，该策略在提出的高效特征对齐策略中生成平滑、无碰撞的轨迹。在模拟和真实环境中的实验表明，SAMP优于现有方法，成功率提高了11%，碰撞率降低了7%。这些结果突出了联合建模机器人和环境几何形状的优势，证明了其在具有挑战性的真实环境中的实际价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于神经网络的机器人运动规划方法，在生成安全可行的运动轨迹时，难以同时充分考虑机器人的物理形状和周围环境。许多方法依赖于简化的机器人模型或主要关注障碍物表示，导致碰撞检测不完整，尤其是在复杂的环境中，性能会显著下降。因此，如何精确地对机器人和环境进行建模，并在此基础上进行有效的碰撞避免，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是使用空间锚点（Spatial Anchors）将机器人和环境的信息融合到一个统一的表示中。具体来说，利用有符号距离场（SDF）来表示机器人和环境的几何形状，并将这些SDF信息锚定到共享的空间网格上。通过这种方式，可以同时捕捉到机器人自身的形状和周围环境的障碍物信息，从而实现更精确的碰撞检测和更安全的运动规划。

技术框架：SAMP框架主要包含以下几个模块：1) 机器人SDF网络：用于精确捕捉机械臂的几何形状，生成机器人自身的SDF表示。2) 环境SDF表示：用于表示周围环境中的障碍物信息。3) 空间锚点：将机器人SDF和环境SDF锚定到共享的空间网格上，实现信息的融合。4) 神经运动策略：基于融合后的信息，训练一个神经网络来生成平滑、无碰撞的轨迹。整个流程是，首先分别计算机器人和环境的SDF，然后通过空间锚点进行融合，最后利用融合后的信息训练神经运动策略，生成最终的运动轨迹。

关键创新：SAMP的关键创新在于使用空间锚点将机器人和环境的SDF信息进行融合。这种方法能够同时考虑到机器人自身的形状和周围环境的障碍物信息，从而实现更精确的碰撞检测和更安全的运动规划。与现有方法相比，SAMP不需要对机器人进行简化建模，而是直接利用SDF来表示机器人的精确几何形状，从而避免了因简化建模而导致的碰撞检测不准确的问题。

关键设计：SAMP的关键设计包括：1) 机器人SDF网络的结构和训练方式，需要保证能够精确地捕捉到机器人的几何形状。2) 空间锚点的选择和布局，需要保证能够有效地融合机器人和环境的信息。3) 神经运动策略的网络结构和损失函数，需要保证能够生成平滑、无碰撞的轨迹。此外，论文还提出了高效的特征对齐策略，用于加速训练过程并提高性能。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAMP在模拟和真实环境中均优于现有方法。具体来说，SAMP在成功率上提高了11%，在碰撞率上降低了7%。这些数据表明，SAMP能够更有效地避免碰撞，并生成更安全、更可靠的运动轨迹。与基线方法相比，SAMP在复杂环境中的性能提升更为显著，验证了其在具有挑战性的真实环境中的实际价值。

🎯 应用场景

SAMP在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如在拥挤的仓库环境中进行拣选和放置任务，在复杂的装配线上进行自动化装配，以及在家庭服务机器人中进行导航和物体操作。该研究的实际价值在于提高了机器人操作的安全性、可靠性和效率，为实现更智能、更自主的机器人系统奠定了基础。未来，SAMP可以进一步扩展到多机器人协作、动态环境等更复杂的场景中。

📄 摘要（原文）

Neural-based motion planning methods have achieved remarkable progress for robotic manipulators, yet a fundamental challenge lies in simultaneously accounting for both the robot's physical shape and the surrounding environment when generating safe and feasible motions. Moreover, existing approaches often rely on simplified robot models or focus primarily on obstacle representation, which can lead to incomplete collision detection and degraded performance in cluttered scenes. To address these limitations, we propose spatial anchor-based motion policy (SAMP), a unified framework that simultaneously encodes the environment and the manipulator using signed distance field (SDF) anchored on a shared spatial grid. SAMP incorporates a dedicated robot SDF network that captures the manipulator's precise geometry, enabling collision-aware reasoning beyond coarse link approximations. These representations are fused on spatial anchors and used to train a neural motion policy that generates smooth, collision-free trajectories in the proposed efficient feature alignment strategy. Experiments conducted in both simulated and real-world environments consistently show that SAMP outperforms existing methods, delivering an 11% increase in success rate and a 7% reduction in collision rate. These results highlight the benefits of jointly modelling robot and environment geometry, demonstrating its practical value in challenging real-world environments.