PccDiffuser: Multi-solution Motion Planning for Continuum Robots
作者: Ke Qiu, Sifan Chen, Si Wang, Rong Xiong, Yue Wang, Haojian Lu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-09
备注: 8 pages, 8 figures, 1 video
💡 一句话要点
提出PccDiffuser以解决连续机器人多解运动规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 连续机器人 运动规划 条件扩散 多模态学习 图神经网络 全身避障 解析微分运动学
📋 核心要点
- 现有的运动规划方法在处理连续机器人时，往往面临多解和复杂环境障碍的挑战，导致成功率和效率低下。
- PccDiffuser通过条件扩散框架学习多模态路径分布，并结合时间分配策略，优化了连续机器人的运动规划过程。
- 在实验中，PccDiffuser在不同障碍物环境下取得了91%的成功率，相较于传统方法在成功率和计算效率上均有显著提升。
📝 摘要（中文）
我们提出了PccDiffuser，这是一个条件扩散框架，旨在为连续机器人学习多模态配置空间路径的分布，并并行采样多个候选解，随后通过考虑执行器约束的时间分配将其转换为可执行轨迹。在分段恒定曲率模型下，我们使用指数坐标描述机器人运动学，并利用图神经网络对可变数量的环境障碍进行编码。通过在去噪过程中引入解析微分运动学，提升了终端精度和全身避障能力。在包含零到四个障碍物的混合测试集中，PccDiffuser的成功率达到了91%。与现有的基于采样和优化的基准相比，它在成功率和计算效率上均有所提升，尤其在采样更多候选解时，计算效率的优势更加明显。对三节腱驱动连续机器人的实验进一步展示了连续规划、多解规划和全身避障能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决连续机器人在复杂环境中进行多解运动规划的问题。现有方法在处理多模态路径和环境障碍时，常常面临成功率低和计算效率不足的痛点。
核心思路：PccDiffuser的核心思路是利用条件扩散框架来学习配置空间路径的多模态分布，并通过并行采样多个候选解，结合时间分配策略生成可执行轨迹。
技术框架：该方法的整体架构包括几个主要模块：首先，使用指数坐标描述机器人运动学；其次，利用图神经网络对环境障碍进行编码；最后，通过解析微分运动学提升去噪过程中的精度和全身避障能力。
关键创新：PccDiffuser的主要创新在于将条件扩散框架与解析微分运动学相结合，显著提高了运动规划的成功率和效率。这一设计使得其在处理复杂环境时，能够有效生成多解路径。
关键设计：在关键设计方面，论文详细设置了损失函数以优化路径的平滑性和可执行性，同时采用了图神经网络的灵活性来处理可变数量的障碍物，确保了系统的适应性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，PccDiffuser在包含零到四个障碍物的环境中实现了91%的成功率，相较于传统的采样和优化方法，成功率和计算效率均有显著提升，尤其在采样多个候选解时，计算效率的优势更加明显。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、柔性制造和服务机器人等，能够在复杂环境中实现高效的运动规划。未来，PccDiffuser有望在动态环境下的实时规划中发挥重要作用，提升机器人在实际应用中的智能化水平。
📄 摘要（原文）
We present the PccDiffuser, a conditional diffusion framework for continuum robots that learns a multimodal distribution over complete configuration-space paths and samples multiple candidate solutions in parallel, which are subsequently converted into an executable trajectory by time allocation considering actuator constraints. Under the piecewise constant-curvature model, we use exponential co-ordinates to describe the robot kinematics, and use graph neural network to encode a variable number of environment obstacles. Analytical differential kinematics is incorporated in the denoising process to improve terminal accuracy and whole-body clearance. On a mixed test set comprising workspace with zero to four obstacles, PccDiffuser achieved a success rate of 91\%. Compared with existing sampling- and optimisation-based benchmarks, it delivered both a higher success rate and greater computational efficiency, with the latter advantage becoming more substantial when sampling more candidate solutions. Experiments on a three-section tendon-driven continuum robot further demonstrate consecutive planning, multi-solution planning, and whole-body obstacle avoidance.