GeoPF: Infusing Geometry into Potential Fields for Reactive Planning in Non-trivial Environments

📄 arXiv: 2505.19688v2 📥 PDF

作者: Yuhe Gong, Riddhiman Laha, Luis Figueredo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-07-18)

💡 一句话要点

提出GeoPF以解决传统潜在场方法在复杂环境中的局限性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 几何潜在场 反应智能 路径规划 机器人技术 动态环境 人机协作 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有潜在场方法在复杂环境中表现不佳，导致路径规划过于保守和计算开销大。
  2. GeoPF通过引入几何原语和空间关系，改进了传统潜在场方法的环境表示和反应能力。
  3. 实验结果显示，GeoPF在成功率上显著提升，调优复杂性降低，计算成本减少至传统方法的两个数量级。

📝 摘要（中文）

反应智能是灵活机器人在复杂、动态和以人为中心环境中操作的基石。尽管潜在场方法因其简单性和实时适用性而被广泛采用，但现有方法通常通过依赖各向同性的点或球形障碍物近似来简化环境表示。这种简化在以人为中心的环境中导致路径过于保守、调优繁琐以及计算开销大，甚至无法满足实时要求。为此，本文提出了几何潜在场（GeoPF），该框架明确引入几何原语（点、线、面、立方体和圆柱体），并通过其结构和空间关系调节实时排斥响应。大量定量分析表明，GeoPF在成功率、调优复杂性和计算成本方面均优于传统方法，且在实际实验中验证了其可靠性、鲁棒性和易于部署的特性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统潜在场方法在复杂环境中对障碍物的简化表示所带来的路径规划不足和实时性问题。现有方法通常依赖于点或球形近似，导致路径过于保守和计算负担加重。

核心思路：GeoPF的核心思想是将几何原语（如点、线、面、立方体和圆柱体）引入潜在场框架中，以更精确地反映环境的结构和空间关系，从而改善反应能力和路径规划的灵活性。

技术框架：GeoPF的整体架构包括环境建模、几何原语的引入、实时排斥响应的调节等主要模块。通过对环境的几何特征进行建模，GeoPF能够实时调整机器人运动路径。

关键创新：GeoPF的主要创新在于其引入的几何原语和空间关系调节机制，这与传统方法的简单障碍物近似形成鲜明对比，使得路径规划更加灵活和高效。

关键设计：在参数设置上，GeoPF采用了一组统一的参数，简化了调优过程。损失函数和网络结构的设计旨在优化几何原语的排斥效果，从而提高整体的运动规划性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，GeoPF在成功率上显著高于传统潜在场方法，调优复杂性降低至单一参数设置，计算成本减少至传统方法的两个数量级。这些结果验证了GeoPF在实际应用中的可靠性和有效性。

🎯 应用场景

GeoPF具有广泛的应用潜力，特别是在复杂和动态的环境中，如人机协作、自动驾驶和服务机器人等领域。其灵活的路径规划能力和低延迟特性使其适合现代机器人应用，能够有效应对多变的环境挑战。未来，GeoPF可能推动机器人在更复杂场景中的自主决策能力。

📄 摘要（原文）

Reactive intelligence remains one of the cornerstones of versatile robotics operating in cluttered, dynamic, and human-centred environments. Among reactive approaches, potential fields (PF) continue to be widely adopted due to their simplicity and real-time applicability. However, existing PF methods typically oversimplify environmental representations by relying on isotropic, point- or sphere-based obstacle approximations. In human-centred settings, this simplification results in overly conservative paths, cumbersome tuning, and computational overhead -- even breaking real-time requirements. In response, we propose the Geometric Potential Field (GeoPF), a reactive motion-planning framework that explicitly infuses geometric primitives -- points, lines, planes, cubes, and cylinders -- their structure and spatial relationship in modulating the real-time repulsive response. Extensive quantitative analyses consistently show GeoPF's higher success rates, reduced tuning complexity (a single parameter set across experiments), and substantially lower computational costs (up to 2 orders of magnitude) compared to traditional PF methods. Real-world experiments further validate GeoPF reliability, robustness, and practical ease of deployment, as well as its scalability to whole-body avoidance. GeoPF provides a fresh perspective on reactive planning problems driving geometric-aware temporal motion generation, enabling flexible and low-latency motion planning suitable for modern robotic applications.