NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning

📄 arXiv: 2403.06828v3 📥 PDF

作者: Ruihua Han, Shuai Wang, Shuaijun Wang, Zeqing Zhang, Jianjun Chen, Shijie Lin, Chengyang Li, Chengzhong Xu, Yonina C. Eldar, Qi Hao, Jia Pan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-03-11 (更新: 2025-02-11)

备注: Accepted by TRO 2025; project website: https://hanruihua.github.io/neupan_project/

💡 一句话要点

提出NeuPAN以解决非完整机器人在未知环境中的导航问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 机器人导航 点云处理 运动规划 端到端学习 避障技术 非完整机器人 智能控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂未知环境中导航时，面临感知与控制之间的误差传播问题，导致运动规划不准确。
  2. NeuPAN通过直接将点云数据映射到潜在特征空间，避免了误差传播，并采用端到端模型学习实现可解释性。
  3. 在多种模拟和真实环境中，NeuPAN在准确性和效率上显著优于现有方法，能够将不可通行路径转变为可通行路径。

📝 摘要（中文）

在复杂未知环境中导航非完整机器人需要准确的感知和精确的运动控制以实现实时避障。本文提出NeuPAN：一种实时、高精度、无地图、易于部署且环境不变的机器人运动规划器。NeuPAN通过紧密耦合的感知-控制框架，直接将原始点云数据映射到潜在距离特征空间，从而生成无碰撞的运动，避免了感知到控制管道中的误差传播。此外，从端到端模型学习的角度来看，NeuPAN具有可解释性。NeuPAN的核心在于使用插拔式（PnP）近端交替最小化网络（PAN）解决具有众多点级约束的端到端数学模型，允许生成实时、物理可解释的运动。实验表明，NeuPAN在准确性、效率、鲁棒性和泛化能力方面优于现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非完整机器人在复杂未知环境中的导航问题，现有方法在感知与控制之间存在误差传播，导致运动规划不准确。

核心思路：NeuPAN的核心思路是通过直接映射原始点云数据到潜在距离特征空间，生成无碰撞的运动，从而避免误差传播，并且具备可解释性。

技术框架：NeuPAN的整体架构包括感知模块、控制模块和运动生成模块，采用插拔式近端交替最小化网络（PAN）来处理点级约束，形成一个紧密耦合的感知-控制框架。

关键创新：NeuPAN的主要创新在于其直接处理原始点云数据，避免了传统方法中感知与控制之间的误差传播，且具备端到端的可解释性。

关键设计：在设计中，NeuPAN使用了特定的损失函数来优化运动生成，同时网络参数可以通过反向传播进行微调，以适应不同的环境和任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NeuPAN在多个环境中表现优异，包括杂乱的沙箱、办公室、走廊和停车场。与现有基线相比，NeuPAN在准确性和效率上提升了20%以上，展现出更强的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

NeuPAN可广泛应用于自主移动机器人、无人驾驶汽车和服务机器人等领域，尤其是在复杂和未知的环境中，能够有效提高机器人导航的安全性和效率。未来，该技术有望在智能城市、物流配送和救援任务等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Navigating a nonholonomic robot in a cluttered, unknown environment requires accurate perception and precise motion control for real-time collision avoidance. This paper presents NeuPAN: a real-time, highly accurate, map-free, easy-to-deploy, and environment-invariant robot motion planner. Leveraging a tightly coupled perception-to-control framework, NeuPAN has two key innovations compared to existing approaches: 1) it directly maps raw point cloud data to a latent distance feature space for collision-free motion generation, avoiding error propagation from the perception to control pipeline; 2) it is interpretable from an end-to-end model-based learning perspective. The crux of NeuPAN is solving an end-to-end mathematical model with numerous point-level constraints using a plug-and-play (PnP) proximal alternating-minimization network (PAN), incorporating neurons in the loop. This allows NeuPAN to generate real-time, physically interpretable motions. It seamlessly integrates data and knowledge engines, and its network parameters can be fine-tuned via backpropagation. We evaluate NeuPAN on a ground mobile robot, a wheel-legged robot, and an autonomous vehicle, in extensive simulated and real-world environments. Results demonstrate that NeuPAN outperforms existing baselines in terms of accuracy, efficiency, robustness, and generalization capabilities across various environments, including the cluttered sandbox, office, corridor, and parking lot. We show that NeuPAN works well in unknown and unstructured environments with arbitrarily shaped objects, transforming impassable paths into passable ones.