Accelerated Multi-Modal Motion Planning Using Context-Conditioned Diffusion Models

📄 arXiv: 2510.14615v1 📥 PDF

作者: Edward Sandra, Lander Vanroye, Dries Dirckx, Ruben Cartuyvels, Jan Swevers, Wilm Decré

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

备注: This paper has been submitted and has not yet been peer reviewed or accepted for publication

💡 一句话要点

提出CAMPD，利用上下文条件扩散模型加速多模态运动规划，提升泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 扩散模型 上下文条件 机器人 多模态 泛化能力 深度学习

📋 核心要点

  1. 传统运动规划方法难以扩展到高维状态空间和复杂环境，限制了其应用。
  2. CAMPD利用上下文条件扩散模型，通过传感器无关的上下文信息引导运动规划，实现环境泛化。
  3. 实验表明，CAMPD在真实世界任务中能快速生成高质量轨迹，并具备良好的环境泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为上下文感知运动规划扩散(CAMPD)的方法，旨在解决机器人运动规划中传统方法在高维状态空间和复杂环境中扩展性不足的问题。CAMPD利用无分类器引导的去噪概率扩散模型，并以传感器无关的上下文信息为条件。通过集成到U-Net架构中的注意力机制，模型可以根据任意数量的上下文参数进行调节。该方法在7自由度机器人机械臂上进行了评估，并与最先进的方法在真实世界任务中进行了基准测试，结果表明CAMPD能够泛化到未见过的环境，并以远低于现有方法所需的时间生成高质量的多模态轨迹。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于扩散模型的运动规划方法通常针对单一环境训练，泛化能力差。即使是多环境训练的方法，也依赖于特定相机提供的环境信息，限制了传感器的选择和适用性。因此，需要一种能够适应不同场景且无需重新训练的运动规划方法。

核心思路：CAMPD的核心在于利用上下文信息来调节扩散模型，从而实现对不同环境的泛化。通过将传感器无关的上下文信息作为条件输入到扩散模型中，模型可以根据不同的环境参数生成相应的运动轨迹，而无需针对每个环境进行单独训练。

技术框架：CAMPD采用无分类器引导的去噪概率扩散模型。整体流程包括：首先，收集包含上下文信息的运动轨迹数据；然后，训练一个以上下文信息为条件的扩散模型，该模型能够从噪声中逐步恢复出运动轨迹；最后，在推理阶段，根据给定的上下文信息，利用训练好的扩散模型生成运动轨迹。

关键创新：CAMPD的关键创新在于使用传感器无关的上下文信息作为扩散模型的条件。这种方法使得模型能够泛化到未见过的环境，并且不依赖于特定的传感器。此外，CAMPD还集成了注意力机制到U-Net架构中，使得模型能够有效地利用上下文信息。

关键设计：CAMPD使用U-Net作为扩散模型的主体架构，并在此基础上添加了注意力机制，用于融合上下文信息。上下文信息通过注意力机制与U-Net的中间层特征进行交互，从而引导扩散过程。损失函数采用标准的扩散模型损失函数，例如均方误差。具体的参数设置（如扩散步数、网络层数等）需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

CAMPD在7自由度机器人机械臂上的实验结果表明，该方法能够泛化到未见过的环境，并生成高质量的多模态轨迹。与现有方法相比，CAMPD在生成轨迹所需的时间上显著减少，实现了加速运动规划。具体的性能数据（如轨迹生成时间、成功率等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

CAMPD具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、机器人操作、游戏AI等领域。它可以用于生成复杂环境下的安全、高效的运动轨迹，提高机器人的自主性和适应性。此外，CAMPD还可以应用于运动规划的可视化和仿真，帮助用户更好地理解和设计运动规划算法。

📄 摘要（原文）

Classical methods in robot motion planning, such as sampling-based and optimization-based methods, often struggle with scalability towards higher-dimensional state spaces and complex environments. Diffusion models, known for their capability to learn complex, high-dimensional and multi-modal data distributions, provide a promising alternative when applied to motion planning problems and have already shown interesting results. However, most of the current approaches train their model for a single environment, limiting their generalization to environments not seen during training. The techniques that do train a model for multiple environments rely on a specific camera to provide the model with the necessary environmental information and therefore always require that sensor. To effectively adapt to diverse scenarios without the need for retraining, this research proposes Context-Aware Motion Planning Diffusion (CAMPD). CAMPD leverages a classifier-free denoising probabilistic diffusion model, conditioned on sensor-agnostic contextual information. An attention mechanism, integrated in the well-known U-Net architecture, conditions the model on an arbitrary number of contextual parameters. CAMPD is evaluated on a 7-DoF robot manipulator and benchmarked against state-of-the-art approaches on real-world tasks, showing its ability to generalize to unseen environments and generate high-quality, multi-modal trajectories, at a fraction of the time required by existing methods.