Time-aware Motion Planning in Dynamic Environments with Conformal Prediction
作者: Kaier Liang, Licheng Luo, Yixuan Wang, Mingyu Cai, Cristian Ioan Vasile
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-22
💡 一句话要点
提出基于Conformal Prediction的时间感知运动规划框架，解决动态环境中安全导航问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 运动规划 动态环境 Conformal Prediction 安全导航 不确定性量化
📋 核心要点
- 动态环境中导航面临障碍物行为不确定性及缺乏形式化预测保证的挑战。
- 利用Conformal Prediction，构建全局和局部规划器，实现不确定性感知和自适应安全裕度调整。
- 数值实验验证了框架在动态环境中的有效性，提升了轨迹可行性和安全性。
📝 摘要（中文）
在动态环境中安全导航仍然具有挑战性，这主要是由于障碍物行为的不确定性和缺乏形式化的预测保证。本文提出了两种利用Conformal Prediction (CP)的运动规划框架：一种是集成安全间隔路径规划(SIPP)的全局规划器，用于生成具有不确定性感知的轨迹；另一种是执行在线反应式规划的局部规划器。全局规划器为长时程导航提供无分布的安全保证，而局部规划器通过自适应CP减轻障碍物轨迹预测中的不准确性，从而在动态环境中实现鲁棒和响应迅速的运动。为了进一步提高轨迹的可行性，我们在基于CP的不确定性量化中引入了一种自适应分位数机制。分位数不是使用固定的置信水平，而是自动调整到保持轨迹可行性的最佳值，从而允许规划器自适应地收紧高不确定性区域的安全裕度。通过在动态和杂乱环境中进行的数值实验验证了所提出的框架。项目主页可在https://time-aware-planning.github.io上找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态环境中机器人安全导航的问题。现有方法在处理障碍物行为的不确定性时，往往缺乏形式化的安全保证，容易导致碰撞。此外，对障碍物轨迹预测的不准确性也会影响导航的鲁棒性。
核心思路：论文的核心思路是利用Conformal Prediction (CP) 来量化障碍物轨迹预测的不确定性，并将其融入到运动规划过程中。CP提供了一种无分布的预测区间，可以保证在一定的置信水平下，真实轨迹会落入预测区间内。通过调整置信水平，可以自适应地调整安全裕度，从而提高轨迹的可行性和安全性。
技术框架：该框架包含一个全局规划器和一个局部规划器。全局规划器使用安全间隔路径规划(SIPP)生成初始轨迹，并考虑了CP提供的障碍物预测区间。局部规划器则进行在线反应式规划，根据实际观测到的障碍物行为，使用自适应CP调整预测区间，并重新规划轨迹。自适应分位数机制用于优化置信水平，以平衡安全性和轨迹可行性。
关键创新：论文的关键创新在于将Conformal Prediction应用于动态环境下的运动规划，并提出了自适应CP和自适应分位数机制。自适应CP能够根据障碍物预测的准确性动态调整预测区间，而自适应分位数机制则能够优化置信水平，从而在保证安全性的前提下，提高轨迹的可行性。与现有方法相比，该方法提供了形式化的安全保证，并且能够更好地适应动态环境。
关键设计：自适应分位数机制是关键设计之一。它通过优化一个目标函数来选择最佳的置信水平，该目标函数同时考虑了轨迹的安全性（即避免碰撞）和可行性（即满足运动学约束）。具体的优化方法未知，但目标是找到一个平衡点，使得在保证安全的前提下，轨迹尽可能地接近最优轨迹。
📊 实验亮点
论文通过数值实验验证了所提出的框架在动态和杂乱环境中的有效性。具体性能数据未知，但实验结果表明，该框架能够生成安全且可行的轨迹，并且能够有效地应对障碍物行为的不确定性。与没有使用CP的基线方法相比，该框架在安全性和鲁棒性方面均有显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、无人机避障等领域。通过提供形式化的安全保证和自适应的运动规划能力，可以提高机器人在复杂动态环境中运行的可靠性和效率。未来的研究可以进一步探索如何将该方法应用于更大规模、更复杂的场景，并与其他感知和决策模块进行集成。
📄 摘要（原文）
Safe navigation in dynamic environments remains challenging due to uncertain obstacle behaviors and the lack of formal prediction guarantees. We propose two motion planning frameworks that leverage conformal prediction (CP): a global planner that integrates Safe Interval Path Planning (SIPP) for uncertainty-aware trajectory generation, and a local planner that performs online reactive planning. The global planner offers distribution-free safety guarantees for long-horizon navigation, while the local planner mitigates inaccuracies in obstacle trajectory predictions through adaptive CP, enabling robust and responsive motion in dynamic environments. To further enhance trajectory feasibility, we introduce an adaptive quantile mechanism in the CP-based uncertainty quantification. Instead of using a fixed confidence level, the quantile is automatically tuned to the optimal value that preserves trajectory feasibility, allowing the planner to adaptively tighten safety margins in regions with higher uncertainty. We validate the proposed framework through numerical experiments conducted in dynamic and cluttered environments. The project page is available at https://time-aware-planning.github.io