Diffusion-Guided Multi-Arm Motion Planning

📄 arXiv: 2509.08160v1 📥 PDF

作者: Viraj Parimi, Brian C. Williams

分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

提出扩散引导的多臂运动规划DG-MAP，解决高维状态空间下的多臂协作规划问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多臂运动规划 扩散模型 多智能体路径规划 碰撞避免 机器人 条件生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在多臂运动规划中面临状态空间指数增长和依赖大量训练数据的挑战，限制了其可扩展性。
  2. DG-MAP借鉴MAPF思想，将多臂规划分解为单臂规划和碰撞解决，降低了对大规模多臂数据的依赖。
  3. 实验表明，DG-MAP在不同规模的机械臂团队中，相比其他学习方法，展现出更强的有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

多臂运动规划对于使机械臂在共享空间中高效完成复杂、长时程任务至关重要，但现有方法由于状态空间的指数级增长以及对大型训练数据集的依赖而难以扩展。受多智能体路径规划（MAPF）的启发，该文提出了一种新颖的扩散引导多臂规划器（DG-MAP），它增强了基于学习的模型的扩展性，同时减少了对大量多臂数据集的依赖。考虑到碰撞主要发生在两两之间，该文训练了两个条件扩散模型，一个用于生成可行的单臂轨迹，另一个用于建模有效的成对碰撞解决所需的双臂动力学。通过将这些专门的生成模型集成到受MAPF启发的结构化分解中，该规划器可以有效地扩展到更多数量的机械臂。针对各种团队规模的替代学习方法的评估证明了该方法的有效性和实际适用性。项目网站：https://diff-mapf-mers.csail.mit.edu

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多臂机器人在共享空间中进行运动规划时，由于状态空间维度过高导致的计算复杂度问题。现有方法，特别是基于学习的方法，往往需要大量的多臂协同运动数据进行训练，这在实际应用中难以获取，限制了其泛化能力和可扩展性。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的多臂运动规划问题分解为多个相对简单的单臂运动规划问题，并利用扩散模型学习单臂运动的先验知识。同时，针对臂与臂之间的碰撞问题，采用另一个扩散模型学习双臂协同运动以解决碰撞。这种分解策略借鉴了多智能体路径规划（MAPF）的思想，降低了问题的复杂度。

技术框架：DG-MAP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 单臂轨迹生成：使用条件扩散模型生成初始的单臂运动轨迹，该模型以环境信息和目标位置为条件。2) 成对碰撞检测：检测生成的单臂轨迹之间是否存在潜在的碰撞。3) 双臂碰撞解决：对于检测到的碰撞，使用另一个条件扩散模型生成双臂协同运动轨迹，以避免碰撞。4) 轨迹优化：对生成的轨迹进行优化，以满足运动学约束和避免其他潜在的碰撞。整个流程迭代进行，直到找到一个无碰撞的多臂运动规划方案。

关键创新：论文的关键创新在于将扩散模型引入到多臂运动规划中，并结合MAPF的分解思想。通过训练专门的扩散模型来生成单臂轨迹和解决双臂碰撞，有效地降低了对大规模多臂数据的依赖，提高了规划器的可扩展性。与传统的基于采样的规划方法相比，扩散模型能够学习到更加平滑和自然的运动轨迹。

关键设计：论文中使用了两个条件扩散模型，分别用于生成单臂轨迹和解决双臂碰撞。这两个模型都以环境信息、目标位置和/或初始轨迹为条件。具体的网络结构和损失函数细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。此外，如何有效地进行碰撞检测和选择需要解决的碰撞对，也是影响规划器性能的关键因素（未知）。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了DG-MAP在不同规模的机械臂团队中的有效性。与现有的基于学习的方法相比，DG-MAP在规划成功率和计算效率方面均有显著提升（具体数据未知）。实验结果表明，DG-MAP能够有效地扩展到更大数量的机械臂，并且对训练数据的依赖性较低。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化工厂、仓库等场景，实现多个机械臂协同完成装配、搬运等任务。在医疗领域，可用于多臂手术机器人，提高手术精度和效率。此外，该方法还可扩展到其他多智能体系统，如无人机编队、自动驾驶车辆等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multi-arm motion planning is fundamental for enabling arms to complete complex long-horizon tasks in shared spaces efficiently but current methods struggle with scalability due to exponential state-space growth and reliance on large training datasets for learned models. Inspired by Multi-Agent Path Finding (MAPF), which decomposes planning into single-agent problems coupled with collision resolution, we propose a novel diffusion-guided multi-arm planner (DG-MAP) that enhances scalability of learning-based models while reducing their reliance on massive multi-arm datasets. Recognizing that collisions are primarily pairwise, we train two conditional diffusion models, one to generate feasible single-arm trajectories, and a second, to model the dual-arm dynamics required for effective pairwise collision resolution. By integrating these specialized generative models within a MAPF-inspired structured decomposition, our planner efficiently scales to larger number of arms. Evaluations against alternative learning-based methods across various team sizes demonstrate our method's effectiveness and practical applicability. Project website can be found at https://diff-mapf-mers.csail.mit.edu