Toward Generalist Neural Motion Planners for Robotic Manipulators: Challenges and Opportunities

📄 arXiv: 2603.24318v1 📥 PDF

作者: Davood Soleymanzadeh, Ivan Lopez-Sanchez, Hao Su, Yunzhu Li, Xiao Liang, Minghui Zheng

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-25

期刊: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, pp. 4488-4531, 2026

DOI: 10.1109/TASE.2026.3660830

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

综述：面向机器人操作的通用神经运动规划器，分析挑战与机遇

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 神经运动规划 机器人操作 通用策略 运动规划 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有操作策略在复杂环境中依赖辅助模块进行运动规划，导致性能瓶颈。
  2. 神经运动规划器通过快速推理和处理多模态特性，提升了运动规划效率。
  3. 当前神经运动规划器泛化能力不足，难以适应未知的规划场景。

📝 摘要（中文）

当前先进的通用操作策略已使机器人能够在非结构化的人类环境中部署。然而，这些框架在杂乱环境中表现不佳，主要是因为它们依赖于辅助模块进行低级运动规划和控制。由于机器人配置空间的高维度和工作空间中障碍物的存在，运动规划仍然具有挑战性。神经运动规划器通过提供快速推理并有效处理运动规划问题的内在多模态性，提高了运动规划效率。尽管有这些优点，但当前的神经运动规划器通常难以泛化到未见过的、超出分布的规划设置。本文回顾和分析了最先进的神经运动规划器，强调了它们的优点和局限性。它还概述了一条通往建立能够处理特定领域挑战的通用神经运动规划器的道路。审查论文列表请参考 https://davoodsz.github.io/planning-manip-survey.github.io/。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中运动规划的泛化性问题。现有方法，特别是依赖辅助模块的策略，在复杂和未知的环境中表现不佳。神经运动规划器虽然在效率上有所提升，但其泛化能力仍然不足，无法适应新的规划场景。因此，如何构建一个能够适应各种环境和任务的通用神经运动规划器是本文关注的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过对现有神经运动规划器进行全面的回顾和分析，找出其优点和局限性，并在此基础上提出构建通用神经运动规划器的潜在路径。该思路强调了对现有技术的深入理解，以及对未来发展方向的展望。

技术框架：本文主要是一个综述性质的工作，并没有提出新的技术框架。它通过对现有神经运动规划器进行分类和比较，分析了不同方法的优缺点，并提出了未来研究方向的建议。具体的技术框架取决于未来研究者如何实现通用神经运动规划器。

关键创新：本文的关键创新在于其对现有神经运动规划器的系统性分析和对未来发展方向的展望。它并没有提出一个具体的算法或模型，而是通过对现有技术的总结和反思，为未来的研究者提供了有价值的指导。

关键设计：由于本文是综述，没有具体的技术设计。但是，文章中讨论了各种神经运动规划器的设计选择，例如不同的网络结构、损失函数和训练方法。未来的研究可以借鉴这些设计选择，并在此基础上进行创新。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是对现有神经运动规划器的一次全面的回顾和分析，它总结了现有方法的优点和局限性，并提出了构建通用神经运动规划器的潜在路径。虽然没有提供具体的性能数据，但它为未来的研究者指明了方向，并强调了泛化能力在神经运动规划中的重要性。

🎯 应用场景

该研究对机器人操作领域具有广泛的应用前景，尤其是在需要机器人适应各种复杂和未知环境的场景中，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。通用神经运动规划器的发展将使机器人能够更自主、更智能地完成各种任务，提高其在实际应用中的可靠性和效率。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art generalist manipulation policies have enabled the deployment of robotic manipulators in unstructured human environments. However, these frameworks struggle in cluttered environments primarily because they utilize auxiliary modules for low-level motion planning and control. Motion planning remains challenging due to the high dimensionality of the robot's configuration space and the presence of workspace obstacles. Neural motion planners have enhanced motion planning efficiency by offering fast inference and effectively handling the inherent multi-modality of the motion planning problem. Despite such benefits, current neural motion planners often struggle to generalize to unseen, out-of-distribution planning settings. This paper reviews and analyzes the state-of-the-art neural motion planners, highlighting both their benefits and limitations. It also outlines a path toward establishing generalist neural motion planners capable of handling domain-specific challenges. For a list of the reviewed papers, please refer to https://davoodsz.github.io/planning-manip-survey.github.io/.