Provably Safe Motion Planning Under Unknown Disturbances
作者: Ibon Gracia, Qi Heng Ho, Luca Laurenti, Morteza Lahijanian
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-05-26
💡 一句话要点
提出基于Wasserstein歧义管的运动规划算法，解决未知扰动下的机器人安全运动问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 安全控制 未知扰动 Wasserstein距离 歧义集
📋 核心要点
- 现有运动规划方法难以处理未知扰动下的机器人安全运动问题，尤其是在满足严格安全约束的情况下。
- 论文提出利用系统轨迹数据学习Wasserstein歧义管，并将其用于构建概率完备的运动规划树，保证安全性。
- 实验结果表明，该算法在复杂环境中能够找到满足严格安全阈值的有效规划，性能优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于采样的运动规划算法，用于解决受未知分布随机扰动影响的机器人系统的安全运动规划问题。考虑具有线性或可线性化动力学的系统，其在具有任意形状障碍物的工作空间中运动，并受到状态和控制约束。安全要求被形式化为机会约束。该方法利用系统轨迹的数据学习Wasserstein歧义管，即一系列歧义集，其以高置信度包含系统状态分布的轨迹。然后，在概率完备算法中使用该歧义管来扩展基于采样的运动规划树，该树尊重问题的约束。研究表明，学习多个低维歧义管而不是单个高维歧义管可以有效地降低保守性并提高可扩展性。此外，设计了一种高效的基于bandit的有效性检查器，显著提高了该方法的经验性能，而没有牺牲概率完备性。案例研究表明，该算法在严格的安全阈值下，在杂乱环境中找到有效的规划，优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人系统在受到未知分布的随机扰动影响下的安全运动规划问题。现有的运动规划方法通常依赖于对扰动的精确建模，但在实际应用中，扰动的分布往往是未知的。这导致传统的运动规划算法无法保证机器人的安全，尤其是在存在严格安全约束的情况下。因此，如何在未知扰动下实现机器人的安全运动规划是一个重要的挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用系统轨迹的数据学习一个Wasserstein歧义管，该歧义管能够以高置信度包含系统状态分布的轨迹。Wasserstein歧义管提供了一种非参数化的方式来描述扰动的不确定性，避免了对扰动分布的精确建模。然后，利用该歧义管来构建一个概率完备的运动规划树，确保在规划过程中始终满足安全约束。
技术框架：该算法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集：通过实验或仿真收集机器人系统在受到扰动下的轨迹数据。2) Wasserstein歧义管学习：利用收集到的数据学习一个Wasserstein歧义管，该歧义管能够以高置信度包含系统状态分布的轨迹。3) 运动规划树构建：利用学习到的Wasserstein歧义管，构建一个基于采样的运动规划树。在构建过程中，需要检查每个节点是否满足安全约束，即节点的状态是否在歧义管内。4) 路径优化：在运动规划树中找到一条从起始状态到目标状态的路径，并对该路径进行优化，以提高路径的平滑性和安全性。
关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了一种基于Wasserstein歧义管的安全运动规划方法，能够处理未知扰动下的机器人安全运动问题。2) 提出了一种学习多个低维歧义管的方法，能够有效地降低保守性并提高可扩展性。3) 设计了一种高效的基于bandit的有效性检查器，能够显著提高算法的经验性能，而没有牺牲概率完备性。与现有方法相比，该方法不需要对扰动进行精确建模，并且能够保证机器人的安全。
关键设计：在Wasserstein歧义管学习过程中，需要选择合适的Wasserstein距离度量和歧义集大小。在运动规划树构建过程中，需要设计高效的采样策略和碰撞检测算法。基于bandit的有效性检查器利用多臂老虎机算法来平衡探索和利用，从而提高有效性检查的效率。具体参数设置需要根据具体的机器人系统和环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该算法在杂乱环境中能够找到满足严格安全阈值的有效规划，优于最先进的方法。通过学习多个低维歧义管，算法的保守性显著降低，可扩展性得到提高。基于bandit的有效性检查器能够显著提高算法的经验性能，而没有牺牲概率完备性。具体性能提升数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在未知扰动下安全运行的机器人系统，例如自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等。在自动驾驶领域，该算法可以用于规划车辆在复杂交通环境下的安全行驶路径，避免碰撞事故的发生。在无人机领域，该算法可以用于规划无人机在风力扰动下的安全飞行路径，保证无人机的稳定性和安全性。在工业机器人领域，该算法可以用于规划机器人在存在外部干扰下的安全操作路径，提高生产效率和安全性。
📄 摘要（原文）
We present a provably safe sampling-based motion planning algorithm for robotic systems affected by random disturbances of unknown distribution. We consider systems with linear or linearizable dynamics evolving in workspace with arbitrary-shaped obstacles subject to state and control constraints. Safety requirements are formulated as chance-constraints. Our approach leverages data from trajectories of the system to learn a Wasserstein ambiguity tube, i.e., a sequence of ambiguity sets, which contains the trajectory of the system's state distribution with high confidence. This ambiguity tube is then used in a probabilistically complete algorithm to grow a sampling-based motion planning tree that respects the constraints of the problem. We show that learning several lower-dimensional ambiguity tubes instead of a single high-dimensional one effectively reduces the conservatism and boosts scalability. Additionally, we design an efficient bandit-based validity checker that remarkably increases the empirical performance of our approach without sacrificing probabilistic completeness. Case studies show our algorithm finds valid plans in cluttered environments under strict safety thresholds, outperforming state-of-the-art methods.