Bayes Net based highbrid Monte Carlo Optimization for Redundant Manipulator

📄 arXiv: 2312.09024v1 📥 PDF

作者: Feng Yichang, Wang Jin, Zhang Haiyun, Lu Guodong

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-14

💡 一句话要点

提出基于贝叶斯网络的蒙特卡洛优化方法，用于冗余机械臂的运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 冗余机械臂 运动规划 贝叶斯网络 蒙特卡洛优化 高斯混合模型 KL散度 势场法

📋 核心要点

  1. 冗余机械臂运动规划面临非凸约束和高维空间挑战，传统方法难以保证成功率和效率。
  2. 利用贝叶斯网络和蒙特卡洛优化，通过势场引导采样，并使用GMM建模分布，增量学习偏差信息。
  3. 在LBR-iiwa机械臂书架场景中，BN-MCO相比其他规划器，实现了最高的运动规划成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于贝叶斯网络的蒙特卡洛优化方法（BN-MCO）用于运动规划。首先，调整由目标和起始约束决定的势场，以逐步引导采样的簇朝向目标点和起始点。然后，利用高斯混合模型（GMM）执行蒙特卡洛优化，以应对这两个非凸势场。此外，KL散度用于衡量由势场决定的真实分布与所提出的GMM之间的偏差，GMM的参数根据偏差的流形信息进行增量学习。通过这种方式，由顺序更新的GMM组成的贝叶斯网络不断扩展，直到满足约束条件，并且最短路径方法可以找到可行路径。最后，调整关键参数，并在书架场景中的LBR-iiwa机械臂上，将BN-MCO与其他5种规划器进行基准测试。结果表明，BN-MCO具有最高的成功率和适中的求解效率。

🔬 方法详解

问题定义：冗余机械臂的运动规划问题，尤其是在存在复杂约束（如避障）的情况下，是一个具有挑战性的问题。现有的运动规划方法，例如基于采样的算法，在高维空间中效率较低，并且难以保证找到可行解。此外，当环境中的约束是非凸时，问题会变得更加复杂。

核心思路：本文的核心思路是利用贝叶斯网络来学习和优化机械臂的运动轨迹。通过结合蒙特卡洛优化和高斯混合模型，该方法能够有效地探索搜索空间，并逐步逼近满足约束条件的最优解。势场用于引导采样，而贝叶斯网络则用于学习和更新采样分布，从而提高采样效率。

技术框架：BN-MCO方法主要包含以下几个阶段： 1. 势场构建：根据目标和起始约束构建势场，引导采样向目标和起始点靠近。 2. 蒙特卡洛优化：利用GMM对势场进行建模，并执行蒙特卡洛优化，寻找可行解。 3. 贝叶斯网络更新：使用KL散度衡量GMM与真实分布之间的偏差，并根据偏差信息增量学习GMM的参数，更新贝叶斯网络。 4. 路径规划：当满足约束条件时，使用最短路径方法找到可行路径。

关键创新：该方法的主要创新在于将贝叶斯网络与蒙特卡洛优化相结合，用于解决冗余机械臂的运动规划问题。通过增量学习GMM的参数，该方法能够有效地适应复杂的环境约束，并提高采样效率。此外，使用KL散度来衡量GMM与真实分布之间的偏差，可以更准确地指导采样过程。

关键设计： 1. 势场函数：势场函数的设计直接影响采样的引导效果，需要仔细调整参数以平衡目标吸引和约束规避。 2. GMM参数学习：GMM的参数（均值、方差、权重）通过增量学习的方式进行更新，学习率的选择需要仔细调整，以保证学习的稳定性和收敛速度。 3. KL散度阈值：KL散度阈值用于判断GMM是否足够逼近真实分布，阈值的选择会影响贝叶斯网络的扩展速度和最终解的质量。

📊 实验亮点

在LBR-iiwa机械臂的书架场景中，BN-MCO方法与其他5种规划器进行了对比。实验结果表明，BN-MCO方法具有最高的成功率，表明其在复杂约束环境下的鲁棒性。虽然求解效率适中，但成功率的显著提升使其在实际应用中更具优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要冗余机械臂进行运动规划的场景，例如自动化装配、医疗手术机器人、以及在狭窄或复杂环境中进行操作的机器人。通过提高运动规划的成功率和效率，可以显著提升这些应用场景的自动化水平和操作精度，降低人工干预的需求。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a Bayes Net based Monte Carlo optimization for motion planning (BN-MCO). Primarily, we adjust the potential fields determined by goal and start constraints to progressively guide the sampled clusters toward the goal and start points. Then, we utilize the Gaussian mixed modal (GMM) to perform the Monte Carlo optimization, confronting these two non-convex potential fields. Moreover, KL divergence measures the bias between the true distribution determined by the fields and the proposed GMM, whose parameters are learned incrementally according to the manifold information of the bias. In this way, the Bayesian network consisting of sequential updated GMMs expands until the constraints are satisfied and the shortest path method can find a feasible path. Finally, we tune the key parameters and benchmark BN-MCO against the other 5 planners on LBR-iiwa in a bookshelf. The result shows the highest success rate and moderate solving efficiency of BN-MCO.