Decoding RobKiNet: Insights into Efficient Training of Robotic Kinematics Informed Neural Network

📄 arXiv: 2509.07646v1 📥 PDF

作者: Yanlong Peng, Zhigang Wang, Ziwen He, Pengxu Chang, Chuangchuang Zhou, Yu Yan, Ming Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

RobKiNet：一种基于运动学知识的神经网络，用于提升机器人构型空间采样效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人运动规划 构型空间采样 运动学知识 神经网络 自主移动机械臂

📋 核心要点

  1. 传统机器人任务规划中，构型空间采样效率低，难以满足多约束条件下的任务需求。
  2. RobKiNet通过将运动学知识融入神经网络，实现对连续可行集（CFS）的端到端高效采样。
  3. 实验表明，RobKiNet在训练速度、采样精度和任务完成率上均优于传统方法和深度强化学习。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于运动学知识的神经网络RobKiNet，用于在机器人任务和运动规划（TAMP）中，对满足多层约束的连续可行集（CFS）进行端到端采样。该方法建立了优化期望模型。与传统采样和基于学习的方法相比，RobKiNet通过融入运动学知识，确保稳定和精确的梯度优化，从而提高了训练效率。在2自由度空间中的可视化和定量分析验证了其理论效率。在9自由度自主移动机械臂机器人（AMMR）上的应用表明，RobKiNet在整体和解耦控制方面表现出色，尤其是在电池拆卸任务中。RobKiNet的训练速度比深度强化学习快74.29倍，采样精度高达99.25%，在实际场景中的任务完成率达到97.33%。

🔬 方法详解

问题定义：在机器人任务和运动规划中，高效地在满足多层约束的机器人构型空间内进行采样至关重要。传统方法，如随机采样或基于优化的方法，在处理复杂约束时效率低下。现有的基于学习的方法虽然可以加速采样过程，但往往缺乏对机器人运动学知识的有效利用，导致训练不稳定或采样精度不高。

核心思路：RobKiNet的核心思路是将机器人的运动学知识融入到神经网络的设计和训练过程中，从而引导网络学习到更符合机器人运动规律的采样策略。通过这种方式，RobKiNet能够更有效地探索构型空间，并生成满足约束条件的高质量样本。

技术框架：RobKiNet的整体框架包括以下几个主要模块：1) 运动学知识嵌入模块：将机器人的运动学参数（如关节角度、连杆长度等）编码到神经网络中。2) 连续可行集（CFS）预测模块：基于运动学知识，预测在给定约束条件下，机器人构型空间中的可行区域。3) 采样模块：在预测的CFS内进行采样，生成满足约束条件的机器人构型。4) 优化模块：通过优化期望模型，不断调整网络参数，提高采样效率和精度。

关键创新：RobKiNet最重要的创新点在于其运动学知识的注入方式。传统方法通常将运动学知识作为约束条件加入到优化过程中，而RobKiNet则直接将运动学知识嵌入到神经网络的结构和参数中，使得网络能够更好地理解和利用这些知识。这种方法能够显著提高训练效率和采样精度。

关键设计：RobKiNet的关键设计包括：1) 运动学参数的编码方式：采用特定的编码方式将机器人的运动学参数转化为神经网络可以处理的向量形式。2) 损失函数的设计：设计合适的损失函数，鼓励网络生成满足约束条件的构型，并提高采样效率。3) 网络结构的选择：选择合适的神经网络结构，如循环神经网络或图神经网络，以更好地捕捉机器人运动的序列性和拓扑结构。

📊 实验亮点

实验结果表明，RobKiNet在9自由度自主移动机械臂机器人（AMMR）上的电池拆卸任务中表现出色。与深度强化学习相比，RobKiNet的训练速度提高了74.29倍，采样精度高达99.25%，在实际场景中的任务完成率达到97.33%。这些数据充分证明了RobKiNet在复杂机器人任务中的优越性能。

🎯 应用场景

RobKiNet可应用于各种机器人任务和运动规划场景，例如自主导航、物体抓取、装配和拆卸等。该方法能够显著提高机器人在复杂环境中的任务完成效率和可靠性，尤其是在需要满足多重约束的场景下。未来，RobKiNet有望应用于工业自动化、医疗机器人、服务机器人等领域，推动机器人技术的智能化发展。

📄 摘要（原文）

In robots task and motion planning (TAMP), it is crucial to sample within the robot's configuration space to meet task-level global constraints and enhance the efficiency of subsequent motion planning. Due to the complexity of joint configuration sampling under multi-level constraints, traditional methods often lack efficiency. This paper introduces the principle of RobKiNet, a kinematics-informed neural network, for end-to-end sampling within the Continuous Feasible Set (CFS) under multiple constraints in configuration space, establishing its Optimization Expectation Model. Comparisons with traditional sampling and learning-based approaches reveal that RobKiNet's kinematic knowledge infusion enhances training efficiency by ensuring stable and accurate gradient optimization.Visualizations and quantitative analyses in a 2-DOF space validate its theoretical efficiency, while its application on a 9-DOF autonomous mobile manipulator robot(AMMR) demonstrates superior whole-body and decoupled control, excelling in battery disassembly tasks. RobKiNet outperforms deep reinforcement learning with a training speed 74.29 times faster and a sampling accuracy of up to 99.25%, achieving a 97.33% task completion rate in real-world scenarios.