Distributed Model-Based Diffusion For Scalable Multi-Robot Trajectory Optimization
作者: Haejoon Lee, Xinyi Wang, Taekyung Kim, Dimitra Panagou
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-23
备注: 9 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出分布式模型基础扩散以解决多机器人轨迹优化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机器人系统 轨迹优化 分布式算法 模型基础扩散 高效计算 自动驾驶 智能物流
📋 核心要点
- 现有的多机器人轨迹优化方法在高维环境中面临样本效率低下和全局信息访问的挑战。
- 本文提出的DMBD通过分布式框架将反向扩散过程分解为局部过程，提升了每个机器人的独立性和效率。
- 实验结果显示，DMBD在多个复杂场景中实现了显著的性能提升，解决时间缩短至亚秒级。
📝 摘要（中文）
多机器人系统的轨迹优化仍然是一个关键挑战，尤其是在高度非凸、非线性和不可微分的环境中。尽管模型基础扩散（MBD）作为一种基于采样的优化范式在单机器人轨迹生成中表现出色，但将其扩展到多机器人系统时，面临集中式高维推理问题，导致样本效率低下，并需要全局访问所有机器人的动态、约束和目标。为此，本文提出了分布式模型基础扩散（DMBD），一种分布式服务器-机器人框架，将反向扩散过程分解为局部条件反向扩散过程，使每个机器人能够在自己的控制子空间内独立进行去噪，同时依赖于服务器聚合和广播的其他机器人的当前轨迹估计。大量的仿真实验表明，DMBD在目标交换、多层覆盖、停车和高峰期场景中表现出强大的可扩展性，能够在亚秒级内解决许多具有挑战性的协调任务，并显著优于现有基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多机器人系统在复杂环境中的轨迹优化问题。现有方法在高维空间中表现出样本效率低下，且需要集中式访问所有机器人的动态和约束，导致计算负担过重。
核心思路：DMBD的核心思路是通过分布式服务器-机器人框架，将反向扩散过程分解为局部的条件反向扩散过程，使每个机器人能够在自己的控制子空间内独立进行去噪，同时利用服务器提供的其他机器人轨迹信息进行条件化。
技术框架：DMBD的整体架构包括一个中央服务器和多个机器人。服务器负责聚合和广播各机器人的轨迹估计，而每个机器人则在其控制子空间内独立执行去噪过程。
关键创新：DMBD的主要创新在于其分布式处理能力，允许机器人在不依赖全局信息的情况下进行高效的轨迹优化。这种设计显著提高了样本效率和计算速度。
关键设计：在设计中，DMBD采用了特定的损失函数来优化去噪过程，并设置了适应性的参数以平衡局部与全局信息的利用，确保每个机器人能够在动态环境中快速适应。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DMBD在目标交换、多层覆盖、停车和高峰期场景中，能够在亚秒级内完成任务，相较于现有基线方法，性能提升幅度达到显著水平，展示了其强大的可扩展性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机编队、智能物流等多机器人协作场景。通过提高多机器人系统的轨迹优化效率，DMBD能够在复杂环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Trajectory optimization for multi-robot systems remains a critical challenge, particularly when navigating highly non-convex, non-linear, and non-differentiable environments. While Model-Based Diffusion (MBD) has recently emerged as a promising sampling-based optimization paradigm for single-robot trajectory generation, extending it to multi-robot systems results in a centralized, high-dimensional inference problem that (i) suffers from poor sample efficiency due to the curse of dimensionality and (ii) requires global access to all robots' dynamics, constraints, and objectives. To address this, we propose Distributed Model-Based Diffusion (DMBD), a distributed server-robot framework that decomposes the reverse diffusion process into local conditional reverse diffusion processes. This decomposition enables each robot to iteratively perform denoising independently within its own control subspace while conditioning on the current trajectory estimates of the other robots that are aggregated and broadcast by the server. Extensive simulations in goal swapping, multi-floor coverage, parking, and rush-hour scenarios demonstrate that DMBD achieves strong scalability, solving many challenging coordination tasks in sub-seconds and significantly outperforming existing baselines.