Generative-Model Predictive Planning for Navigation in Partially Observable Environments
作者: Thomas Quilter, Yifan Zhu, Guorui Quan, Mingfei Sun, Samuel Kaski
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-17
💡 一句话要点
提出BeliefDiffusion以解决部分可观测环境中的导航问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 部分可观测环境 生成模型 模型预测控制 多模态信念 自主导航 机器人技术 强化学习
📋 核心要点
- 现有的基于信念的方法在处理部分可观测环境时，常常无法有效捕捉信念空间的多模态特性，导致导航性能不足。
- 本文提出的BeliefDiffusion框架结合了扩散模型和模型预测控制，能够有效地表征多模态信念分布并进行前瞻性规划。
- 实验结果表明，BeliefDiffusion在合成地图环境中显著提高了导航成功率和路径效率，超越了现有的强化学习和生成方法。
📝 摘要（中文）
在部分可观测环境中导航对自主代理提出了重大挑战，要求在有限的感知信息下进行有效决策。现有的基于信念的方法，尤其是那些使用神经网络近似信念空间的方法，往往无法捕捉信念空间的多模态特性，特别是在高维情况下存在感知混淆。尽管生成模型提供了有吸引力的替代方案，但它们通常需要大量数据或专家演示，并缺乏明确的长期规划机制。本文提出了BeliefDiffusion，一个结合生成与规划优势的新框架，利用扩散模型明确表征多模态信念分布，并同时使用模型预测控制（MPC）进行前瞻性规划。通过在合成地图环境中的广泛实验，我们证明BeliefDiffusion在导航成功率和路径效率上显著优于无模型强化学习基线和其他生成方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决部分可观测环境中自主导航的挑战，现有方法在高维信念空间中难以捕捉多模态特性，导致决策不准确。
核心思路：BeliefDiffusion框架通过结合扩散模型与模型预测控制，明确表征多模态信念分布，并在此基础上进行有效的导航策略规划。
技术框架：该框架包括两个主要步骤：首先，根据观察历史想象可能的环境配置；其次，在聚合的配置上规划高效的导航策略。
关键创新：BeliefDiffusion的创新在于其能够显式地处理多模态信念表示，并将其整合到规划过程中，从而提高了导航的鲁棒性。
关键设计：在模型设计中，采用了扩散模型来生成信念分布，并通过模型预测控制实现导航策略的优化，具体的损失函数和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，BeliefDiffusion在合成地图环境中的导航成功率和路径效率均显著优于无模型强化学习基线，成功率提升幅度达到XX%，路径效率提升幅度达到YY%。这些结果验证了多模态信念表示在规划中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人驾驶汽车以及智能家居系统等。在这些场景中，能够有效处理部分可观测环境的导航策略将显著提升系统的自主性和安全性，未来可能对智能交通和服务机器人等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Navigation in partially observable environments presents a significant challenge for autonomous agents, requiring effective decision-making with limited sensory information in unknown environments. Belief-based methods, particularly those using neural networks to approximate the belief space, often fail to capture the inherent multimodality of belief spaces, especially in high-dimensional cases with perceptual aliasing. While generative models present a compelling alternative, they typically require substantial data or expert demonstrations and lack explicit mechanisms for long-term planning. In this paper, we introduce BeliefDiffusion, a novel framework that combines the benefits of both generation and planning. BeliefDiffusion leverages diffusion models to explicitly characterize multimodal belief distributions and utilizes Model Predictive Control (MPC) to simultaneously plan ahead. It consists of two steps: (1) Imagining plausible environment configurations based on observation history and (2) Planning efficient navigation strategies across an aggregated configurations. Through extensive experiments in synthetic map environments, we demonstrate that BeliefDiffusion significantly outperforms both model-free reinforcement learning baselines and other generative approaches in navigation success rate and path efficiency. Our results validate that explicitly incorporating multimodal belief representations into planning enables more robust navigation in partially observable settings.