Look as You Leap: Planning Simultaneous Motion and Perception for High-DOF Robots

📄 arXiv: 2509.19610v1 📥 PDF

作者: Qingxi Meng, Emiliano Flores, Carlos Quintero-Peña, Peizhu Qian, Zachary Kingston, Shannan K. Hamlin, Vaibhav Unhelkar, Lydia E. Kavraki

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-23

备注: 16 pages, 10 figures, under review

💡 一句话要点

提出基于神经代理模型的GPU并行感知评分引导概率路线图规划器，解决高自由度机器人运动感知协同规划问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 感知规划 高自由度机器人 概率路线图 神经代理模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态环境中，难以兼顾高自由度机器人的运动规划和感知任务，且感知质量评估成本高昂。
  2. 提出一种基于神经代理模型的感知评分引导概率路线图规划器(PS-PRM)，利用学习模型近似感知分数，指导运动规划。
  3. 实验表明，该规划器在高自由度机器人上，在静态和动态环境中均优于基线方法，并在真实机器人上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决高自由度(DoF)机器人在动态环境中运动时，同时实现给定的感知任务的问题。同时实现导航和感知任务具有挑战性，因为这些目标通常有冲突的需求。现有的在感知约束下计算运动的方法无法考虑障碍物，是为低自由度机器人设计的，或者依赖于简化的感知模型。此外，在动态的真实环境中，机器人必须快速地重新规划并对变化做出反应，并且在运行时直接评估感知的质量(例如，目标检测置信度)通常是昂贵或不可行的。这个问题在以人为中心的环境(如家庭和医院)中尤其重要，在这些环境中，有效的感知对于安全可靠的运行至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种GPU并行化的感知评分引导概率路线图规划器，该规划器具有神经代理模型(PS-PRM)。该规划器显式地将感知任务的估计质量纳入高自由度机器人的运动规划中。我们的方法使用学习模型来近似感知分数，并利用GPU并行性来实现动态环境中的高效在线重规划。我们证明了我们的规划器在高自由度机器人上进行评估，在静态和动态环境中都优于基线方法，无论是在模拟还是真实机器人实验中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高自由度机器人在动态环境中同时完成运动和感知任务的规划问题。现有方法通常无法同时处理高自由度、动态环境和复杂的感知模型，或者感知质量评估成本过高，难以实时重规划。这些局限性使得机器人在人机交互环境中难以安全可靠地运行。

核心思路：论文的核心思路是将感知质量的评估融入到运动规划过程中，通过学习一个神经代理模型来快速预测感知质量（例如，目标检测的置信度），并将其作为运动规划的指导信号。利用概率路线图(PRM)方法进行全局规划，并使用GPU并行化加速计算，从而实现在动态环境中快速重规划的能力。

技术框架：PS-PRM规划器的整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境建模：构建机器人工作空间的表示，包括静态障碍物和动态目标。2) 感知代理模型训练：使用神经网络学习感知质量与机器人位姿之间的映射关系。3) 概率路线图构建：在配置空间中随机采样节点，并根据碰撞检测和感知评分连接节点，构建概率路线图。4) 路径搜索：使用A算法在概率路线图上搜索最优路径，优化目标包括路径长度和感知质量。5) GPU并行化*：利用GPU并行计算能力加速概率路线图的构建和路径搜索过程，实现快速重规划。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将学习到的感知质量模型融入到运动规划中，实现了运动和感知的协同优化。与传统方法相比，该方法无需在运行时直接评估感知算法，从而大大降低了计算成本，提高了规划效率。此外，GPU并行化也显著提升了规划器的实时性。

关键设计：感知代理模型通常采用多层感知机(MLP)或卷积神经网络(CNN)，输入是机器人的位姿和目标状态，输出是感知质量评分。损失函数通常包括感知评分的回归损失和路径长度的正则化项。概率路线图的节点采样策略需要考虑环境的复杂度和感知任务的要求，例如，在关键感知区域增加采样密度。GPU并行化主要体现在碰撞检测、感知评分计算和路径搜索等环节。

📊 实验亮点

实验结果表明，PS-PRM规划器在高自由度机器人上，在静态和动态环境中均优于基线方法。在模拟环境中，PS-PRM能够显著提高感知质量，同时保持较短的路径长度。在真实机器人实验中，PS-PRM成功地引导机器人完成了目标检测任务，验证了其在实际应用中的有效性。具体提升幅度未知，论文未提供明确的数值对比。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人机协作场景，例如家庭服务机器人、医疗辅助机器人等。通过优化机器人的运动轨迹，可以提高目标检测的准确性和可靠性，从而提升机器人的工作效率和安全性。未来，该方法还可以扩展到更复杂的感知任务，例如三维重建、语义地图构建等。

📄 摘要（原文）

In this work, we address the problem of planning robot motions for a high-degree-of-freedom (DoF) robot that effectively achieves a given perception task while the robot and the perception target move in a dynamic environment. Achieving navigation and perception tasks simultaneously is challenging, as these objectives often impose conflicting requirements. Existing methods that compute motion under perception constraints fail to account for obstacles, are designed for low-DoF robots, or rely on simplified models of perception. Furthermore, in dynamic real-world environments, robots must replan and react quickly to changes and directly evaluating the quality of perception (e.g., object detection confidence) is often expensive or infeasible at runtime. This problem is especially important in human-centered environments such as homes and hospitals, where effective perception is essential for safe and reliable operation. To address these challenges, we propose a GPU-parallelized perception-score-guided probabilistic roadmap planner with a neural surrogate model (PS-PRM). The planner explicitly incorporates the estimated quality of a perception task into motion planning for high-DoF robots. Our method uses a learned model to approximate perception scores and leverages GPU parallelism to enable efficient online replanning in dynamic settings. We demonstrate that our planner, evaluated on high-DoF robots, outperforms baseline methods in both static and dynamic environments in both simulation and real-robot experiments.