Speeding Up Optimization-based Motion Planning through Deep Learning
作者: Johannes Tenhumberg, Darius Burschka, Berthold Bäuml
分类: cs.RO
发布日期: 2023-11-14
期刊: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9981717
💡 一句话要点
提出基点集方法以加速基于优化的运动规划
🎯 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)
关键词: 运动规划 深度学习 基点集 优化算法 机器人技术 3D环境 神经网络
📋 核心要点
- 现有的神经运动规划方法在复杂的3D环境中无法有效扩展，限制了其在真实世界应用中的可行性。
- 本文提出将基点集引入神经运动规划，作为紧凑的环境编码，结合新的训练方案以提高泛化能力。
- 实验结果表明，使用该方法的优化规划器在未见环境中实现了100%的成功率，且路径生成速度显著提升。
📝 摘要（中文）
在复杂障碍几何环境中，为具有多个自由度的机器人规划无碰撞运动是一项挑战。近期研究通过神经网络编码成功运动计划的先验经验来加速规划，但在未见的3D环境中未能扩展。本文引入计算机视觉中知名的“基点集”到神经运动规划中，作为现代紧凑的环境编码，支持高效的监督训练网络，能够在多样的3D世界中良好泛化。结合新的训练方案，我们实现了100%的规划成功率。该网络用于预测优化规划器的初始猜测，快速收敛到可行解，在未见环境中显著优于随机多启动。对于具有19个自由度的DLR人形机器人Agile Justin，在复杂障碍环境中，使用单个CPU核心可在200毫秒内生成最优路径。我们还展示了基于集成3D传感器的高分辨率世界模型的首次成功实地实验。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在复杂障碍环境中，现有神经运动规划方法无法有效扩展到未见3D环境的问题。现有方法在处理多自由度机器人时，规划效率和成功率均受到限制。
核心思路：论文的核心思路是引入“基点集”作为环境的紧凑编码，结合新的训练方案，以提高神经网络在多样化3D环境中的泛化能力，从而加速优化规划过程。
技术框架：整体架构包括环境编码模块、神经网络训练模块和优化规划模块。首先，通过基点集对环境进行编码，然后训练神经网络以预测优化规划器的初始猜测，最后利用优化规划器快速收敛到可行解。
关键创新：最重要的技术创新在于将基点集引入神经运动规划中，形成了一种新的环境表示方式，显著提高了规划的效率和成功率。这与传统方法在环境表示上的局限性形成了鲜明对比。
关键设计：在网络结构上，采用了适应性损失函数以优化训练效果，并在参数设置上进行了细致调整，以确保网络能够在多样化的3D环境中良好泛化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用新方法的优化规划器在未见环境中实现了100%的成功率，路径生成速度达到200毫秒，显著优于传统随机多启动方法，展示了极大的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动驾驶等，能够在复杂环境中实现高效的运动规划，提升机器人在真实世界中的应用能力。未来，该方法有望推动机器人自主导航和操作的智能化进程。
📄 摘要（原文）
Planning collision-free motions for robots with many degrees of freedom is challenging in environments with complex obstacle geometries. Recent work introduced the idea of speeding up the planning by encoding prior experience of successful motion plans in a neural network. However, this "neural motion planning" did not scale to complex robots in unseen 3D environments as needed for real-world applications. Here, we introduce "basis point set", well-known in computer vision, to neural motion planning as a modern compact environment encoding enabling efficient supervised training networks that generalize well over diverse 3D worlds. Combined with a new elaborate training scheme, we reach a planning success rate of 100%. We use the network to predict an educated initial guess for an optimization-based planner (OMP), which quickly converges to a feasible solution, massively outperforming random multi-starts when tested on previously unseen environments. For the DLR humanoid Agile Justin with 19DoF and in challenging obstacle environments, optimal paths can be generated in 200ms using only a single CPU core. We also show a first successful real-world experiment based on a high-resolution world model from an integrated 3D sensor.