Into the Unknown: Towards using Generative Models for Sampling Priors of Environment Uncertainty for Planning in Configuration Spaces

📄 arXiv: 2510.11014v1 📥 PDF

作者: Subhransu S. Bhattacharjee, Hao Lu, Dylan Campbell, Rahul Shome

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-10-13

备注: Under Review

💡 一句话要点

提出基于生成模型的采样方法，为配置空间规划提供环境不确定性的先验信息。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 生成模型 机器人规划 环境不确定性 先验信息 配置空间 部分可观测 零样本学习

📋 核心要点

  1. 在部分可观测环境下进行规划时，先验信息至关重要，但实际中难以获取。
  2. 论文提出利用预训练生成模型，从部分观测中推断完整场景的 occupancy 和目标语义，生成环境不确定性的概率先验。
  3. 实验表明，该方法能恢复符合常识的空间语义，生成高质量3D点云，并可用于运动规划。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于采样的流程，该流程利用大规模预训练生成模型，以零样本方式生成概率先验，从而捕捉环境不确定性和空间语义关系。该流程以部分观测为条件，恢复完整的RGB-D点云样本，其中包含 occupancy 和目标语义，并将其设计为可直接用于配置空间规划。本文建立了一个 Matterport3D 基准，其中房间通过门口部分可见，机器人必须导航到未观察到的目标对象。针对此设置的有效先验必须表示未观察区域中的 occupancy 和目标位置不确定性。实验表明，该方法恢复了与 ground truth 一致的常识空间语义，从而生成可用于运动规划的多样、干净的 3D 点云，突出了生成模型作为机器人规划的丰富先验来源的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：在机器人导航任务中，当机器人只能观察到环境的部分信息时，如何有效地进行路径规划是一个关键问题。现有的方法通常依赖于手工设计的先验知识或需要大量数据进行训练，难以泛化到新的环境和场景。论文关注的问题是如何在零样本的情况下，利用先验知识来估计未观测到的环境信息，从而提高规划的效率和鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是利用大规模预训练的生成模型，学习环境中的空间语义关系，并将其作为先验知识。通过将部分观测作为条件输入到生成模型中，可以生成多个可能的完整场景，从而表示环境的不确定性。这种方法避免了手工设计先验知识的复杂性，并且可以利用预训练模型的强大泛化能力。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 部分观测获取：机器人通过传感器获取环境的部分观测数据，例如RGB-D图像。2) 生成模型采样：将部分观测作为条件输入到预训练的生成模型中，生成多个可能的完整场景。这些场景以3D点云的形式表示，包含 occupancy 和目标语义信息。3) 配置空间规划：利用生成的场景样本，在配置空间中进行路径规划。通过考虑多个可能的场景，可以提高规划的鲁棒性，避免陷入局部最优解。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用预训练的生成模型来生成环境不确定性的先验信息。与传统方法相比，该方法无需手工设计先验知识，并且可以利用预训练模型的强大泛化能力。此外，该方法将生成模型与配置空间规划相结合，可以直接利用生成的场景样本进行路径规划。

关键设计：论文使用大规模预训练的生成模型（具体模型未知）来生成场景样本。生成模型以部分观测的RGB-D图像作为输入，输出包含 occupancy 和目标语义信息的3D点云。论文还设计了一种损失函数（具体形式未知），用于训练生成模型，使其能够生成符合常识的空间语义的场景样本。此外，论文还针对配置空间规划，设计了一种采样策略（具体策略未知），用于从生成的场景样本中选择合适的样本进行路径规划。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够恢复与 ground truth 一致的常识空间语义，生成可用于运动规划的多样、干净的 3D 点云。在 Matterport3D 基准测试中，该方法能够有效地导航到未观察到的目标对象，表明其具有良好的泛化能力和鲁棒性。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。例如，在未知环境中，机器人可以利用该方法生成环境的先验信息，从而进行自主探索和路径规划。在自动驾驶领域，该方法可以用于预测周围车辆和行人的行为，提高驾驶的安全性。在增强现实领域，该方法可以用于生成虚拟场景，增强用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Priors are vital for planning under partial observability, yet difficult to obtain in practice. We present a sampling-based pipeline that leverages large-scale pretrained generative models to produce probabilistic priors capturing environmental uncertainty and spatio-semantic relationships in a zero-shot manner. Conditioned on partial observations, the pipeline recovers complete RGB-D point cloud samples with occupancy and target semantics, formulated to be directly useful in configuration-space planning. We establish a Matterport3D benchmark of rooms partially visible through doorways, where a robot must navigate to an unobserved target object. Effective priors for this setting must represent both occupancy and target-location uncertainty in unobserved regions. Experiments show that our approach recovers commonsense spatial semantics consistent with ground truth, yielding diverse, clean 3D point clouds usable in motion planning, highlight the promise of generative models as a rich source of priors for robotic planning.