Conformalized Non-uniform Sampling Strategies for Accelerated Sampling-based Motion Planning

📄 arXiv: 2511.04835v1 📥 PDF

作者: Shubham Natraj, Bruno Sinopoli, Yiannis Kantaros

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

提出基于保角预测的非均匀采样策略，加速采样运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 采样方法 非均匀采样 保角预测 机器人 概率保证 路径规划 不确定性量化

📋 核心要点

  1. 现有SBMPs依赖均匀采样，在复杂环境中效率低，规划速度慢，难以满足实际需求。
  2. 论文提出一种非均匀采样策略，利用保角预测量化预测器的不确定性，引导采样到更有希望的区域。
  3. 实验结果表明，该方法能更快找到可行路径，且在新环境中泛化性更好，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

基于采样的运动规划器(SBMPs)广泛应用于计算动态可行的机器人路径。然而，它们对均匀采样的依赖通常导致效率低下，并在复杂环境中规划缓慢。我们提出了一种新的非均匀采样策略，通过将采样偏向于“已认证”区域来集成到现有的SBMPs中。这些区域的构建方式是：(i) 使用任何启发式路径预测器（例如，A*或视觉-语言模型）生成初始的、可能不可行的路径；(ii) 应用保角预测来量化预测器的不确定性。这个过程产生围绕初始猜测路径的预测集，保证以用户指定的概率包含最优解。据我们所知，这是第一个为SBMPs提供关于采样区域的概率正确保证的非均匀采样方法。广泛的评估表明，我们的方法始终比现有的基线更快地找到可行的路径，并且更好地推广到未见过的环境。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于采样的运动规划器（SBMPs）在复杂环境中由于依赖均匀采样，导致效率低下，规划速度慢。尤其是在高维空间或狭窄通道中，均匀采样很难找到可行的路径，浪费了大量的计算资源。因此，如何提高SBMPs的采样效率，加速运动规划过程是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是利用非均匀采样策略，将采样偏向于更有可能包含可行路径的区域。具体来说，首先使用启发式方法（如A*算法或视觉-语言模型）预测一个初始路径，然后利用保角预测（Conformal Prediction）来量化该预测的不确定性，生成一个围绕初始路径的“认证”区域。该区域以一定的概率保证包含最优解，从而引导采样器在该区域内进行采样，提高采样效率。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤： 1. 初始路径预测：使用启发式方法（如A或视觉-语言模型）生成一个初始路径。 2. 不确定性量化：利用保角预测方法，根据初始路径预测的不确定性，生成围绕初始路径的预测集。 3. 认证区域构建：基于预测集，构建一个“认证”区域，该区域以用户指定的概率保证包含最优解。 4. 非均匀采样：在认证区域内进行采样，并将其集成到现有的SBMPs中。 5. 路径优化*：使用现有的路径优化算法对采样得到的路径进行优化，得到最终的运动规划结果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它是第一个为SBMPs提供关于采样区域的概率正确保证的非均匀采样方法。通过使用保角预测，可以量化初始路径预测的不确定性，并构建一个具有概率保证的认证区域，从而避免了盲目采样，提高了采样效率。与传统的非均匀采样方法相比，该方法能够提供更强的理论保证。

关键设计：关键的设计包括： 1. 保角预测器的选择：选择合适的保角预测器，以准确量化初始路径预测的不确定性。 2. 认证区域的构建：设计有效的算法，根据预测集构建认证区域，并保证其概率覆盖率。 3. 采样策略的设计：设计合适的采样策略，在认证区域内进行采样，并平衡探索和利用。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在寻找可行路径的速度上优于现有基线方法，并且在未见过的环境中具有更好的泛化能力。具体的性能数据（例如，路径规划时间、成功率等）在论文中进行了详细的展示和对比。该方法能够显著减少采样次数，提高运动规划的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人运动规划领域，例如自动驾驶、无人机导航、机械臂操作等。通过加速运动规划过程，可以提高机器人在复杂环境中的自主性和适应性。此外，该方法还可以应用于其他需要进行采样优化的领域，例如贝叶斯优化、蒙特卡洛方法等。

📄 摘要（原文）

Sampling-based motion planners (SBMPs) are widely used to compute dynamically feasible robot paths. However, their reliance on uniform sampling often leads to poor efficiency and slow planning in complex environments. We introduce a novel non-uniform sampling strategy that integrates into existing SBMPs by biasing sampling toward `certified' regions. These regions are constructed by (i) generating an initial, possibly infeasible, path using any heuristic path predictor (e.g., A* or vision-language models) and (ii) applying conformal prediction to quantify the predictor's uncertainty. This process yields prediction sets around the initial-guess path that are guaranteed, with user-specified probability, to contain the optimal solution. To our knowledge, this is the first non-uniform sampling approach for SBMPs that provides such probabilistically correct guarantees on the sampling regions. Extensive evaluations demonstrate that our method consistently finds feasible paths faster and generalizes better to unseen environments than existing baselines.