Improving Trajectory Stitching with Flow Models

📄 arXiv: 2505.07802v2 📥 PDF

作者: Reece O'Mahoney, Wanming Yu, Ioannis Havoutis

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出基于流模型的轨迹拼接方法以解决机器人路径规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轨迹规划 生成模型 机器人技术 流模型 路径拼接 避障任务 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的轨迹规划方法在缺乏完整轨迹的情况下表现不佳，无法有效进行轨迹拼接。
  2. 本文提出了一种新的架构和数据集选择，结合改进的训练和推理过程，增强了轨迹规划能力。
  3. 实验结果表明，该方法在避障任务中表现优异，能够处理更大障碍物，性能显著优于基线方法。

📝 摘要（中文）

生成模型在轨迹规划中展现出良好的潜力，尤其是在建模复杂分布和引导推理过程中。然而，现有方法在训练集中缺乏完整轨迹时表现不佳，导致无法进行有效的轨迹拼接。本文识别出这一问题，并提出了相应的架构和数据集选择来解决此问题。此外，我们还提出了一种新颖的训练和推理过程的改进，以稳定和增强这些能力。通过在模拟和真实硬件上进行的实验，我们证明了该方法在处理超出分布边界条件和避障任务中的有效性，显著优于基线方法，能够避开四倍于以往的障碍物。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有轨迹规划方法在缺乏完整轨迹时无法进行有效拼接的问题。现有方法在面对复杂的环境和边界条件时，往往无法生成有效的轨迹。

核心思路：论文提出通过改进模型架构和数据集选择，结合新的训练和推理过程，来增强生成模型的轨迹拼接能力。这种设计旨在提高模型在复杂环境中的适应性和稳定性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和推理三个主要模块。在数据预处理阶段，选择适当的数据集以涵盖多样的轨迹；在模型训练阶段，采用改进的损失函数和网络结构；在推理阶段，结合流模型进行轨迹生成和拼接。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的训练和推理过程，能够有效处理超出训练集分布的情况，并实现更复杂的轨迹拼接。这与现有方法的本质区别在于其对轨迹生成的灵活性和适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡生成轨迹的质量和多样性，同时在网络结构上引入了流模型以增强生成能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在避障任务中能够有效处理四倍于以往的障碍物，且在生成计划时表现出色，显著优于基线方法，展示了在复杂环境下的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶和无人机导航等场景。通过提高轨迹规划的灵活性和稳定性，该方法能够在复杂环境中实现更安全和高效的路径规划，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Generative models have shown great promise as trajectory planners, given their affinity to modeling complex distributions and guidable inference process. Previous works have successfully applied these in the context of robotic manipulation but perform poorly when the required solution does not exist as a complete trajectory within the training set. We identify that this is a result of being unable to plan via stitching, and subsequently address the architectural and dataset choices needed to remedy this. On top of this, we propose a novel addition to the training and inference procedures to both stabilize and enhance these capabilities. We demonstrate the efficacy of our approach by generating plans with out of distribution boundary conditions and performing obstacle avoidance on the Franka Panda in simulation and on real hardware. In both of these tasks our method performs significantly better than the baselines and is able to avoid obstacles up to four times as large.