Accelerated Multi-Modal Motion Planning Using Context-Conditioned Diffusion Models

📄 arXiv: 2510.14615v1 📥 PDF

作者: Edward Sandra, Lander Vanroye, Dries Dirckx, Ruben Cartuyvels, Jan Swevers, Wilm Decré

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

备注: This paper has been submitted and has not yet been peer reviewed or accepted for publication

💡 一句话要点

提出CAMPD，利用上下文条件扩散模型加速多模态运动规划，提升泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 扩散模型 上下文条件 机器人 多模态 泛化性 U-Net 注意力机制

📋 核心要点

  1. 传统运动规划方法难以扩展到高维状态空间和复杂环境，限制了其应用。
  2. CAMPD利用上下文条件扩散模型，通过传感器无关的上下文信息引导运动规划，提升泛化能力。
  3. 实验表明，CAMPD在真实世界任务中能快速生成高质量轨迹，并泛化到未见环境。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Context-Aware Motion Planning Diffusion (CAMPD) 的方法，旨在解决机器人运动规划中传统方法在高维状态空间和复杂环境中扩展性不足的问题。CAMPD利用无分类器引导的去噪扩散概率模型，并以传感器无关的上下文信息为条件。通过集成到U-Net架构中的注意力机制，模型可以根据任意数量的上下文参数进行调节。该方法在7自由度机器人机械臂上进行了评估，并与最先进的方法在真实世界任务中进行了基准测试，结果表明CAMPD能够泛化到未见过的环境，并以远低于现有方法所需的时间生成高质量的多模态轨迹。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于扩散模型的运动规划方法通常针对单一环境进行训练，泛化能力有限。即使是针对多个环境训练的模型，也依赖于特定的传感器来提供环境信息，限制了其适用性。因此，需要一种能够适应不同场景，无需重新训练，且不依赖特定传感器的运动规划方法。

核心思路：CAMPD的核心思路是利用上下文信息来调节扩散模型，使其能够根据不同的环境和任务生成合适的运动轨迹。通过将传感器无关的上下文信息作为条件，模型可以泛化到未见过的环境，并避免对特定传感器的依赖。

技术框架：CAMPD采用无分类器引导的去噪扩散概率模型。整体流程包括：首先，将运动规划问题转化为一个条件生成问题，即给定上下文信息，生成满足约束的运动轨迹。然后，利用扩散模型学习运动轨迹的分布，并通过上下文信息调节去噪过程，从而生成符合条件的轨迹。U-Net架构作为扩散模型的核心，负责从噪声中逐步恢复出清晰的运动轨迹。

关键创新：CAMPD的关键创新在于使用传感器无关的上下文信息作为扩散模型的条件。这使得模型能够泛化到不同的环境，而无需重新训练。此外，集成的注意力机制允许模型关注与运动规划相关的上下文信息，从而提高生成轨迹的质量。

关键设计：CAMPD使用U-Net作为扩散模型的主干网络，并集成了注意力机制来处理上下文信息。上下文信息可以是任何与环境和任务相关的参数，例如障碍物的位置、目标点的位置等。损失函数采用标准的扩散模型损失函数，用于训练模型生成高质量的运动轨迹。无分类器引导用于提高生成轨迹的多样性和质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CAMPD在7自由度机器人机械臂上进行了评估，并与最先进的方法进行了比较。实验结果表明，CAMPD能够泛化到未见过的环境，并以远低于现有方法所需的时间生成高质量的多模态轨迹。具体性能数据未知，但论文强调了其在泛化性和计算效率方面的优势。

🎯 应用场景

CAMPD具有广泛的应用前景，包括机器人导航、自动驾驶、医疗机器人等领域。它可以应用于复杂和动态的环境中，例如拥挤的仓库、手术室等。通过利用上下文信息，CAMPD可以生成安全、高效的运动轨迹，提高机器人的自主性和适应性。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务，例如多机器人协作、人机协作等。

📄 摘要（原文）

Classical methods in robot motion planning, such as sampling-based and optimization-based methods, often struggle with scalability towards higher-dimensional state spaces and complex environments. Diffusion models, known for their capability to learn complex, high-dimensional and multi-modal data distributions, provide a promising alternative when applied to motion planning problems and have already shown interesting results. However, most of the current approaches train their model for a single environment, limiting their generalization to environments not seen during training. The techniques that do train a model for multiple environments rely on a specific camera to provide the model with the necessary environmental information and therefore always require that sensor. To effectively adapt to diverse scenarios without the need for retraining, this research proposes Context-Aware Motion Planning Diffusion (CAMPD). CAMPD leverages a classifier-free denoising probabilistic diffusion model, conditioned on sensor-agnostic contextual information. An attention mechanism, integrated in the well-known U-Net architecture, conditions the model on an arbitrary number of contextual parameters. CAMPD is evaluated on a 7-DoF robot manipulator and benchmarked against state-of-the-art approaches on real-world tasks, showing its ability to generalize to unseen environments and generate high-quality, multi-modal trajectories, at a fraction of the time required by existing methods.