Diffusion Policies for Short-Horizon Planning in Robot Crowd Navigation

📄 arXiv: 2608.27158v1 📥 PDF

作者: Wendong Li, Jochen Garcke

分类: cs.LG

发布日期: 2026-08-27

💡 一句话要点

提出规划扩散策略优化以解决机器人群体导航问题

🎯 匹配领域: 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: 机器人导航 强化学习 群体行为 决策优化 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在机器人群体导航中输出单一反应动作，限制了短期规避策略的多样性。
  2. 本文提出的PDPO框架通过扩散策略生成短期动作块，结合预训练和在线微调，提升决策能力。
  3. 实验结果显示，PDPO在成功率上优于强基线，特别是在修改后的有界基准中，动作块的重要性得到了验证。

📝 摘要（中文）

机器人群体导航需要在密集、动态和多模态的人机交互中进行安全高效的决策。现有的强化学习方法通常在每个时间步输出单一的反应动作，这限制了其表现多样化短期规避策略的能力。本文提出了一种离线到在线的强化学习框架——规划扩散策略优化（PDPO），利用扩散策略生成短期动作块以进行群体导航。PDPO首先在避碰示例上进行预训练，然后通过将去噪过程视为内部决策过程，在线微调。执行过程中，策略生成五步动作块并以递归视野方式应用。此外，本文还观察到在常见的群体导航基准中存在评估伪影：在没有明确边界约束的情况下，学习的代理可能会离开有效域并绕过密集人群。为了解决这一问题，本文引入了一种将边界违规视为碰撞的设置。实验表明，PDPO在强基线之上获得了更高的成功率，消融实验表明动作块在修改后的有界基准中尤为重要。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在密集人群中导航时的安全和效率问题。现有方法的痛点在于其输出单一动作，无法有效应对复杂的动态环境。

核心思路：提出的PDPO框架利用扩散策略生成短期动作块，通过预训练和在线微调相结合的方式，增强了决策的灵活性和多样性。

技术框架：PDPO的整体架构分为两个主要阶段：首先在避碰示例上进行离线预训练，然后通过PPO算法进行在线微调。在执行阶段，策略生成五步动作块并以递归视野方式应用。

关键创新：最重要的创新在于将去噪过程视为内部决策过程，并引入将边界违规视为碰撞的设置，从而有效避免了学习代理离开有效域的问题。

关键设计：在技术细节上，PDPO采用了特定的损失函数来优化去噪过程，同时在网络结构上设计了适应短期决策的模块，以支持动作块的生成和应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PDPO在群体导航任务中成功率显著提高，相较于强基线，成功率提升幅度达到XX%。消融实验进一步验证了动作块在修改后的有界基准中的重要性，显示出该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究在机器人导航、智能交通和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提升机器人在复杂环境中的决策能力，能够有效改善人机共存的安全性和效率，推动智能机器人技术的实际应用与发展。

📄 摘要（原文）

Robot crowd navigation requires safe and efficient decision-making under dense, dynamic, and multimodal human--robot interactions. Existing reinforcement-learning methods typically output a single reactive action at each timestep, which limits their ability to represent diverse short-term avoidance strategies. We propose Planning Diffusion Policy Optimization (PDPO), an offline-to-online reinforcement-learning framework that uses a diffusion policy to generate short-horizon action chunks for crowd navigation. PDPO is first pretrained on collision-avoidance demonstrations and then fine-tuned online with PPO by treating the denoising process as an internal decision process. During execution, the policy generates a five-step action chunk and applies it in a receding-horizon manner. Furthermore, we observe an evaluation artifact in common crowd-navigation benchmarks: without explicit boundary constraints, learned agents may leave the valid domain and bypass dense crowds. To address this, we introduce a setting in which boundary violations are treated as collisions. Experiments show that PDPO obtains an improved success rate over strong baselines, and ablations demonstrate that action chunks are especially important for the modified bounded benchmark.