An Unsupervised C-Uniform Trajectory Sampler with Applications to Model Predictive Path Integral Control
作者: O. Goktug Poyrazoglu, Rahul Moorthy, Yukang Cao, William Chastek, Volkan Isler
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2025-03-04 (更新: 2025-03-11)
备注: Submitted to IROS2025
💡 一句话要点
提出Neural C-Uniform轨迹采样器，提升模型预测路径积分控制在复杂环境下的探索能力。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 轨迹采样 无监督学习 机器人控制 路径积分控制
📋 核心要点
- 传统基于采样的模型预测控制器的轨迹采样方法探索能力有限，难以在复杂环境中找到可行解。
- 提出Neural C-Uniform轨迹采样器，通过神经网络学习控制输入概率，生成配置空间均匀分布的轨迹。
- 实验表明，Neural C-Uniform在保持均匀性的同时，能够生成更长时间范围的轨迹，并显著提升MPPI在复杂环境下的性能。
📝 摘要（中文）
基于采样的模型预测控制器通过从固定的简单分布（如正态分布或均匀分布）中采样控制输入来生成轨迹。这种采样方法产生的轨迹样本紧密地聚集在平均轨迹周围，限制了控制器的探索能力，降低了在复杂环境中找到可行解的可能性。为了解决这个问题，一些研究通过重塑轨迹分布或增加样本熵来提高多样性和促进探索。本文基于作者之前提出的C-Uniform轨迹生成概念，提出了一种无监督的Neural C-Uniform轨迹采样器，通过计算控制输入概率来生成均匀采样配置空间的轨迹，从而缓解了原始C-Uniform方法因计算复杂度带来的可扩展性问题。实验表明，Neural C-Uniform在保持均匀性的同时，实现了与原始C-Uniform方法相似的均匀性比率，并生成了更长时间范围的轨迹。此外，本文还提出了CU-MPPI，将Neural C-Uniform采样集成到现有的MPPI变体中，并在仿真和真实实验中分析了CU-MPPI的性能。结果表明，在最优解具有高曲率的场景中，CU-MPPI能够显著提高性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于采样的模型预测控制（MPC）方法，如MPPI，通常使用高斯或均匀分布采样控制输入，导致生成的轨迹聚集在均值附近，探索能力不足，难以在复杂环境中找到最优解，尤其是在需要高曲率轨迹的场景下。原始的C-Uniform方法虽然能生成均匀分布的轨迹，但计算复杂度高，难以扩展到长时间范围和高维空间。
核心思路：本文的核心思路是利用神经网络学习一个控制输入概率分布，使得从该分布中采样的轨迹在配置空间中尽可能均匀分布。通过神经网络的泛化能力，避免了对配置空间进行离散化和显式计算均匀分布的复杂过程，从而提高了计算效率和可扩展性。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：Neural C-Uniform轨迹采样器和CU-MPPI控制器。Neural C-Uniform是一个无监督学习框架，用于训练神经网络以生成C-Uniform轨迹。CU-MPPI将Neural C-Uniform采样器集成到现有的MPPI框架中，利用C-Uniform采样生成的轨迹进行路径积分控制。
关键创新：最重要的创新点是提出了Neural C-Uniform，它是一种无监督的轨迹采样方法，能够学习生成在配置空间中均匀分布的轨迹，而无需显式计算或离散化配置空间。与传统采样方法相比，Neural C-Uniform能够更好地探索状态空间，提高找到最优解的概率。与原始C-Uniform方法相比，Neural C-Uniform通过神经网络的泛化能力，显著降低了计算复杂度，提高了可扩展性。
关键设计：Neural C-Uniform使用一个神经网络来预测给定状态下控制输入的概率分布。网络的输入是当前状态，输出是控制输入的概率。训练过程是无监督的，目标是最大化轨迹在配置空间中的均匀性。均匀性通过某种度量来衡量，例如覆盖率或熵。CU-MPPI使用Neural C-Uniform采样器生成轨迹样本，并根据成本函数对轨迹进行加权，选择最优控制序列。具体的网络结构、损失函数和训练策略等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Neural C-Uniform能够生成与原始C-Uniform方法相似均匀性的轨迹，但计算效率更高，可以生成更长时间范围的轨迹。在最优解具有高曲率的场景中，CU-MPPI相比于传统的MPPI方法，能够显著提高性能，具体提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高精度和鲁棒性的机器人控制任务，例如自动驾驶、无人机导航、机器人操作等。特别是在复杂、动态或未知的环境中，CU-MPPI能够更有效地探索状态空间，找到最优控制策略，提高任务完成的成功率和效率。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的机器人系统和更广泛的应用领域。
📄 摘要（原文）
Sampling-based model predictive controllers generate trajectories by sampling control inputs from a fixed, simple distribution such as the normal or uniform distributions. This sampling method yields trajectory samples that are tightly clustered around a mean trajectory. This clustering behavior in turn, limits the exploration capability of the controller and reduces the likelihood of finding feasible solutions in complex environments. Recent work has attempted to address this problem by either reshaping the resulting trajectory distribution or increasing the sample entropy to enhance diversity and promote exploration. In our recent work, we introduced the concept of C-Uniform trajectory generation [1] which allows the computation of control input probabilities to generate trajectories that sample the configuration space uniformly. In this work, we first address the main limitation of this method: lack of scalability due to computational complexity. We introduce Neural C-Uniform, an unsupervised C-Uniform trajectory sampler that mitigates scalability issues by computing control input probabilities without relying on a discretized configuration space. Experiments show that Neural C-Uniform achieves a similar uniformity ratio to the original C-Uniform approach and generates trajectories over a longer time horizon while preserving uniformity. Next, we present CU-MPPI, which integrates Neural C-Uniform sampling into existing MPPI variants. We analyze the performance of CU-MPPI in simulation and real-world experiments. Our results indicate that in settings where the optimal solution has high curvature, CU-MPPI leads to drastic improvements in performance.