DTG : Diffusion-based Trajectory Generation for Mapless Global Navigation

📄 arXiv: 2403.09900v4 📥 PDF

作者: Jing Liang, Amirreza Payandeh, Daeun Song, Xuesu Xiao, Dinesh Manocha

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-10-20)

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出DTG以解决无地图全球导航问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 轨迹生成 全球导航 扩散模型 条件递归神经网络 自主机器人 户外导航 可通行性

📋 核心要点

  1. 现有的全球导航方法在复杂户外环境中面临遮挡物和非结构化地形的挑战，导致轨迹生成效率低下。
  2. 本研究提出了一种基于扩散模型的轨迹生成方法DTG，利用条件递归神经网络（CRNN）高效生成可通行的轨迹。
  3. 实验结果表明，DTG在旅行距离上提高了至少15%，可通行性提升约7%，优于现有导航算法。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新颖的基于扩散的轨迹生成方法DTG，旨在应对具有遮挡物和非结构化地形（如草地、建筑物、灌木等）的挑战性户外场景中的无地图全球导航。给定一个远距离目标，我们的方法计算出一条轨迹，旨在最小化到目标的旅行距离，并最大化可通行性，避免不理想区域。具体而言，我们提出了一种新型的条件递归神经网络（CRNN），用于高效生成轨迹。此外，我们还提出了一种自适应训练方法，以确保扩散模型生成更具可通行性的轨迹。我们在各种户外场景中评估了我们的方法，并与其他全球导航算法在Husky机器人上进行了性能比较。实际观察到旅行距离至少提高了15%，可通行性提高了约7%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在复杂户外场景中进行无地图全球导航时，现有方法在轨迹生成方面的效率低下和可通行性不足的问题。

核心思路：我们提出了一种基于扩散模型的轨迹生成方法DTG，利用条件递归神经网络（CRNN）来高效生成满足最小化旅行距离和最大化可通行性的轨迹。

技术框架：DTG的整体架构包括输入目标位置、通过CRNN生成轨迹、以及自适应训练模块以优化可通行性。整个流程从目标输入开始，经过模型处理后输出最终轨迹。

关键创新：最重要的创新点在于引入了条件递归神经网络（CRNN）用于扩散模型的轨迹生成，这一设计使得生成的轨迹在复杂环境中更具可通行性，显著优于传统方法。

关键设计：在模型设计中，我们采用了自适应训练方法，确保生成的轨迹能够避开不理想区域。此外，损失函数的设计也考虑了可通行性与旅行距离的平衡。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DTG在旅行距离上至少提高了15%，可通行性提升约7%。与其他全球导航算法相比，DTG在复杂户外场景中的表现显著优越，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人驾驶车辆和户外探测任务等。通过提高在复杂环境中的导航能力，DTG能够显著提升机器人在实际应用中的效率和安全性，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present a novel end-to-end diffusion-based trajectory generation method, DTG, for mapless global navigation in challenging outdoor scenarios with occlusions and unstructured off-road features like grass, buildings, bushes, etc. Given a distant goal, our approach computes a trajectory that satisfies the following goals: (1) minimize the travel distance to the goal; (2) maximize the traversability by choosing paths that do not lie in undesirable areas. Specifically, we present a novel Conditional RNN(CRNN) for diffusion models to efficiently generate trajectories. Furthermore, we propose an adaptive training method that ensures that the diffusion model generates more traversable trajectories. We evaluate our methods in various outdoor scenes and compare the performance with other global navigation algorithms on a Husky robot. In practice, we observe at least a 15% improvement in traveling distance and around a 7% improvement in traversability.