Connectivity-Aware Representations for Constrained Motion Planning via Multi-Scale Contrastive Learning
作者: Suhyun Jeon, Yumin Lim, Woo-Jeong Baek, Hyeonseo Kim, Suhan Park, Jaeheung Park
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-26
备注: 8 pages, 5 figures, ICRA 2026
💡 一句话要点
提出基于多尺度对比学习的连通性感知表示，用于约束运动规划。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 约束运动规划 连通性感知 多尺度学习 对比学习 机器人操作
📋 核心要点
- 约束运动规划在不连通区域面临挑战，现有方法难以有效处理高维冗余配置空间。
- 论文提出多尺度对比学习框架，学习连通性感知的潜在空间表示，指导起始和目标构型的选择。
- 实验表明，该方法显著提高了规划成功率，并降低了规划时间，优于现有基线方法。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决约束运动规划问题，即在满足特定任务约束的条件下连接起始和目标构型。当构型位于本质上互不连通（EMD）的区域时，运动规划效率低下甚至不可行。约束进一步将可行空间限制到低维子流形，而冗余引入了额外的复杂性，因为单个末端执行器姿态允许无限多个逆运动学解，这些解可能形成离散的自运动流形。本文通过学习连通性感知表示来解决这些挑战，该表示用于在规划之前选择起始和目标构型。通过跨局部到全局的邻域范围的多尺度流形学习，将关节构型嵌入到潜在空间中，并且聚类生成伪标签，以监督对比学习框架。所提出的框架提供了一种连通性感知度量，该度量偏向于选择连接区域中的起始和目标构型，避免EMD，并以更短的规划时间产生更高的成功率。在各种操作任务上的实验表明，与基线相比，我们的方法实现了1.9倍更高的成功率，并将规划时间减少了0.43倍。
🔬 方法详解
问题定义：约束运动规划旨在找到满足特定约束的起始和目标构型之间的路径。然而，当起始和目标构型位于互不连通的区域（EMD）时，规划变得困难。此外，机械臂的冗余性导致一个末端执行器姿态对应多个逆运动学解，增加了搜索空间的复杂性。现有方法难以有效地处理这种高维、受约束且可能不连通的配置空间。
核心思路：论文的核心思想是学习一个连通性感知的潜在空间表示，该表示能够反映配置空间的连通性结构。通过将配置映射到这个潜在空间，可以更容易地识别和选择位于同一连通区域内的起始和目标构型，从而避免EMD问题，提高规划效率。
技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 多尺度流形学习：利用不同尺度的邻域信息，将关节构型嵌入到潜在空间中。2) 伪标签生成：通过聚类算法对潜在空间中的点进行分组，生成伪标签，用于指导对比学习。3) 对比学习：使用对比损失函数训练嵌入网络，使得同一连通区域内的点在潜在空间中更接近，不同连通区域内的点更远离。4) 构型选择：利用学习到的连通性感知度量，选择位于同一连通区域内的起始和目标构型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用多尺度对比学习来学习配置空间的连通性结构。传统方法通常忽略配置空间的全局连通性，而该方法通过多尺度邻域信息和对比学习，能够有效地捕捉配置空间的全局拓扑结构，从而更好地指导运动规划。
关键设计：在多尺度流形学习中，使用了多个不同的邻域半径，以捕捉不同尺度的连通性信息。对比损失函数采用了InfoNCE损失，鼓励同一聚类中的样本更接近，不同聚类中的样本更远离。聚类算法使用了K-means算法，用于生成伪标签。嵌入网络使用了多层感知机（MLP）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在各种操作任务中，与基线方法相比，成功率提高了1.9倍，规划时间减少了0.43倍。这些结果表明，该方法能够有效地学习配置空间的连通性结构，并利用该信息来提高运动规划的效率和可靠性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、避障等。通过提高运动规划的成功率和效率，可以使机器人更可靠地完成复杂任务。此外，该方法还可以扩展到其他受约束的规划问题，例如车辆路径规划、无人机导航等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
The objective of constrained motion planning is to connect start and goal configurations while satisfying task-specific constraints. Motion planning becomes inefficient or infeasible when the configurations lie in disconnected regions, known as essentially mutually disconnected (EMD) components. Constraints further restrict feasible space to a lower-dimensional submanifold, while redundancy introduces additional complexity because a single end-effector pose admits infinitely many inverse kinematic solutions that may form discrete self-motion manifolds. This paper addresses these challenges by learning a connectivity-aware representation for selecting start and goal configurations prior to planning. Joint configurations are embedded into a latent space through multi-scale manifold learning across neighborhood ranges from local to global, and clustering generates pseudo-labels that supervise a contrastive learning framework. The proposed framework provides a connectivity-aware measure that biases the selection of start and goal configurations in connected regions, avoiding EMDs and yielding higher success rates with reduced planning time. Experiments on various manipulation tasks showed that our method achieves 1.9 times higher success rates and reduces the planning time by a factor of 0.43 compared to baselines.