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 自监督学习 幻觉学习 关键点检测 机器人

📋 核心要点

  1. 动态环境中运动规划面临障碍物轨迹空间巨大的挑战，难以生成足够多样的数据集。
  2. LfH-CP通过幻觉关键点，解耦障碍物生成过程，先确定关键点再生成轨迹，保证数据多样性。
  3. 实验证明，使用LfH-CP生成的数据集训练的规划器，在动态环境中导航的成功率显著提高。

📝 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地点，以便产生最佳运动计划，即关键点；然后程序化地生成通过这些点同时避免碰撞的多样化轨迹。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，如何有效地生成足够大且多样化的训练数据集是一个关键问题。现有的方法要么依赖于昂贵的专家演示，要么需要大量的试错探索。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，从而限制了训练出的规划器的泛化能力。

核心思路：LfH-CP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，通过分析已知的最优运动规划，反推出障碍物必须出现的关键点（Critical Points）；然后，基于这些关键点，程序化地生成多样化的障碍物轨迹。这种分解能够有效地避免模式崩溃，并确保数据集覆盖各种不同的动态行为。

技术框架：LfH-CP框架主要包含两个阶段：1) 关键点幻觉：给定一个最优运动规划，该阶段的目标是识别出障碍物必须出现才能导致该规划的关键点。这通常通过分析规划轨迹与环境的交互来实现。2) 轨迹生成：基于第一阶段识别出的关键点，该阶段的目标是生成多样化的障碍物轨迹，这些轨迹必须通过关键点，同时避免与其他障碍物和规划器发生碰撞。这可以通过各种程序化方法实现，例如样条曲线插值、随机扰动等。

关键创新：LfH-CP的关键创新在于将障碍物轨迹的生成过程分解为关键点幻觉和轨迹生成两个阶段。与直接生成障碍物轨迹的方法相比，LfH-CP能够更好地控制数据集的多样性，并避免模式崩溃。此外，LfH-CP是一种自监督方法，不需要昂贵的专家演示或试错探索。

关键设计：LfH-CP的关键设计包括：1) 关键点识别方法：论文中可能使用了特定的算法来识别关键点，例如基于梯度或灵敏度分析的方法。2) 轨迹生成方法：论文中可能使用了特定的程序化方法来生成多样化的障碍物轨迹，例如基于样条曲线插值和随机扰动的方法。3) 多样性度量：论文引入了一种多样性度量来量化数据集的丰富程度，这可能涉及到计算轨迹之间的距离或相似度。4) 损失函数：训练规划器时，可能使用了特定的损失函数来鼓励规划器学习到鲁棒的运动规划策略。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，使用LfH-CP生成的数据集训练的规划器，在动态环境中的导航成功率显著高于使用其他幻觉方法训练的规划器。具体而言，LfH-CP能够生成比现有基线方法更具多样性的训练数据，从而提高了规划器的泛化能力和鲁棒性。论文中可能提供了具体的成功率数据和提升幅度。

🎯 应用场景

LfH-CP框架可应用于各种需要动态环境导航的机器人应用中，例如自动驾驶、无人机导航、移动机器人等。通过生成更丰富、更真实的训练数据，可以提高机器人在复杂动态环境中运动规划的鲁棒性和安全性，降低事故发生的风险，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 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.