XFlowMP: Task-Conditioned Motion Fields for Generative Robot Planning with Schrodinger Bridges

📄 arXiv: 2512.00022v1 📥 PDF

作者: Khang Nguyen, Minh Nhat Vu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-02

💡 一句话要点

提出XFlowMP，利用薛定谔桥解决任务条件下的生成式机器人运动规划问题。

🎯 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)

关键词: 机器人运动规划 生成式模型 薛定谔桥 条件流匹配 任务条件 动态可行性 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现有机器人运动规划方法难以同时兼顾高层语义和底层约束，尤其在任务配置与运动控制的关联上存在不足。
  2. XFlowMP利用薛定谔桥，将机器人轨迹演化建模为熵流，连接随机噪声和专家演示，实现任务条件下的运动规划。
  3. 实验表明，XFlowMP在运动平滑度、能耗和规划时间上均优于现有方法，并在真实机器人上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

生成式机器人运动规划不仅需要合成平滑且无碰撞的轨迹，还需要在各种任务和动态约束下具有可行性。现有的规划方法，无论是传统的还是生成式的，通常难以将高层语义与底层约束相结合，尤其是在任务配置和运动可控性之间的联系。本文提出了XFlowMP，一种任务条件下的生成式运动规划器，它将机器人轨迹演化建模为熵流，通过薛定谔桥连接随机噪声和专家演示，并以查询任务配置为条件。具体来说，我们的方法利用薛定谔桥作为条件流匹配，并结合得分函数来学习具有高阶动力学的运动场，同时编码起始-目标配置，从而生成无碰撞且动态可行的运动。实验表明，XFlowMP在RobotPointMass基准测试中，最大平均差异降低了53.79%，运动平滑度提高了36.36%，能耗降低了39.88%，同时短时程规划时间减少了11.72%。在LASA Handwriting数据集上的长时程运动中，该方法保持了轨迹，最大平均差异降低了1.26%，平滑度提高了3.96%，能耗降低了31.97%。我们还在Kinova Gen3机械臂上验证了该方法的实用性，执行规划运动并证实了其在现实环境中的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人运动规划中，如何高效生成满足任务需求、无碰撞且动态可行的轨迹的问题。现有方法通常难以在高层语义（如任务目标）和底层约束（如动力学可行性）之间取得平衡，导致规划结果不理想，或者计算复杂度过高。

核心思路：论文的核心思路是将机器人轨迹的生成过程视为一个概率分布的演化过程，利用薛定谔桥连接起始状态的随机噪声分布和目标状态的专家演示分布。通过学习一个条件运动场，引导轨迹从噪声分布向专家演示分布演化，从而生成满足任务需求的轨迹。这种方法能够有效地融合高层语义和底层约束，提高规划效率和轨迹质量。

技术框架：XFlowMP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 任务配置编码器：将任务的起始和目标配置编码为向量表示。2) 薛定谔桥：利用薛定谔桥理论，将轨迹生成问题转化为一个条件流匹配问题。3) 运动场学习器：学习一个条件运动场，该运动场能够引导轨迹从噪声分布向专家演示分布演化。4) 轨迹生成器：利用学习到的运动场，生成满足任务需求的轨迹。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将薛定谔桥应用于机器人运动规划，并将其与条件流匹配相结合。与传统的运动规划方法相比，XFlowMP能够更有效地融合高层语义和底层约束，生成更优的轨迹。与现有的生成式运动规划方法相比，XFlowMP能够更好地控制轨迹的演化过程，提高轨迹的质量和可靠性。

关键设计：在技术细节上，论文采用了以下关键设计：1) 使用Transformer网络作为任务配置编码器，以捕捉任务配置之间的复杂关系。2) 使用得分匹配方法学习运动场，以提高运动场的精度和鲁棒性。3) 设计了一种新的损失函数，该损失函数能够同时考虑轨迹的平滑性、动力学可行性和任务完成度。

📊 实验亮点

XFlowMP在RobotPointMass基准测试中，最大平均差异降低了53.79%，运动平滑度提高了36.36%，能耗降低了39.88%，同时短时程规划时间减少了11.72%。在LASA Handwriting数据集上的长时程运动中，该方法保持了轨迹，最大平均差异降低了1.26%，平滑度提高了3.96%，能耗降低了31.97%。在Kinova Gen3机械臂上的实验验证了其在现实环境中的鲁棒性。

🎯 应用场景

XFlowMP可应用于各种机器人运动规划场景，如自动驾驶、工业机器人、服务机器人等。该方法能够提高机器人在复杂环境中的运动规划效率和安全性，降低能耗，并提升任务完成质量。未来，该方法有望应用于更复杂的机器人系统，如多机器人协同、人机协作等。

📄 摘要（原文）

Generative robotic motion planning requires not only the synthesis of smooth and collision-free trajectories but also feasibility across diverse tasks and dynamic constraints. Prior planning methods, both traditional and generative, often struggle to incorporate high-level semantics with low-level constraints, especially the nexus between task configurations and motion controllability. In this work, we present XFlowMP, a task-conditioned generative motion planner that models robot trajectory evolution as entropic flows bridging stochastic noises and expert demonstrations via Schrodinger bridges given the inquiry task configuration. Specifically, our method leverages Schrodinger bridges as a conditional flow matching coupled with a score function to learn motion fields with high-order dynamics while encoding start-goal configurations, enabling the generation of collision-free and dynamically-feasible motions. Through evaluations, XFlowMP achieves up to 53.79% lower maximum mean discrepancy, 36.36% smoother motions, and 39.88% lower energy consumption while comparing to the next-best baseline on the RobotPointMass benchmark, and also reducing short-horizon planning time by 11.72%. On long-horizon motions in the LASA Handwriting dataset, our method maintains the trajectories with 1.26% lower maximum mean discrepancy, 3.96% smoother, and 31.97% lower energy. We further demonstrate the practicality of our method on the Kinova Gen3 manipulator, executing planning motions and confirming its robustness in real-world settings.