Accelerating Human-Aware Robot Trajectory Generation via Diffusion and Consistency Distillation
作者: Byeong-Il Ham, Hyun-Bin Kim, Kyung-Soo Kim
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-04
备注: 8 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出基于扩散与一致性蒸馏的机器人轨迹生成方法以解决人机交互中的安全问题
🎯 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: 人机交互 轨迹生成 扩散模型 一致性蒸馏 碰撞避免 自我碰撞 运动规划 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在处理人机交互环境中的碰撞避免和自我碰撞避免时，难以同时满足安全和运动学约束，导致轨迹生成的可行性受限。
- 论文提出了一种基于扩散模型的轨迹生成方法，通过引导采样生成满足碰撞和自我碰撞约束的轨迹，并应用一致性蒸馏技术以加速推理过程。
- 实验结果显示，该方法能够在短时间内生成大量轨迹候选，并在保持高成功率的同时显著降低关节和末端执行器的抖动，提升了轨迹的平滑性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种针对人机交互中机器人操控的约束运动规划框架。对于具有完全指定末端执行器姿态的非冗余操控器，处理碰撞避免和自我碰撞避免等附加要求较为困难。为了解决这一限制，研究利用快速扩展随机树（RRT）和RRT*算法生成碰撞和自我碰撞感知的轨迹，并使用生成的数据集训练扩散模型，通过引导采样生成满足约束的轨迹。为减少迭代扩散采样所需的推理时间，应用了一致性蒸馏，并在损失函数中引入了关节加速度变化惩罚项，以促进轨迹的平滑性。仿真结果表明，一致性模型在不到100毫秒内生成150个轨迹候选，保持高成功率，并在应用加速度惩罚时显著降低关节和末端执行器的抖动。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决人机交互中机器人轨迹生成的安全性和可行性问题。现有方法在处理碰撞避免和自我碰撞避免时，难以同时满足运动学约束，导致生成的轨迹不够安全和有效。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型生成满足约束的轨迹，并通过一致性蒸馏技术加速推理过程。通过引导采样，生成的轨迹能够有效避免碰撞和自我碰撞，同时保持平滑性。
技术框架：整体架构包括数据生成阶段（使用RRT和RRT*算法生成轨迹）、模型训练阶段（训练扩散模型）和推理阶段（应用一致性蒸馏加速生成轨迹）。主要模块包括轨迹生成、模型训练和推理优化。
关键创新：本研究的关键创新在于结合扩散模型与一致性蒸馏技术，显著提高了轨迹生成的速度和质量。与现有方法相比，该方法在生成满足复杂约束的轨迹时表现出更高的效率和稳定性。
关键设计：在损失函数中引入了关节加速度变化的惩罚项，以促进轨迹的平滑性。此外，模型训练过程中采用了大量的碰撞感知轨迹数据，以提高模型的泛化能力和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用一致性模型能够在不到100毫秒内生成150个轨迹候选，成功率保持在高水平，同时在应用关节加速度惩罚时，显著降低了关节和末端执行器的抖动，提升了轨迹的平滑性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业机器人以及医疗机器人等人机交互场景。通过提高机器人在复杂环境中的轨迹生成能力，可以显著提升机器人在实际应用中的安全性和效率，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
This research proposes a constrained motion planning framework for robot manipulators in human-robot interaction (HRI). For a non-redundant manipulator with a fully specified end-effector pose, additional requirements such as collision avoidance and self-collision avoidance are difficult to handle as simple null-space secondary tasks. This limitation makes it challenging to generate feasible joint-space trajectories in HRI environments where safety and kinematic constraints must be considered simultaneously. To address this limitation, collision- and self-collision-aware trajectories are generated using Rapidly-exploring Random Tree (RRT) and RRT* algorithms, and the resulting dataset is used to train a diffusion model that generates constraint-satisfying trajectories through guided sampling. To reduce the inference time required for iterative diffusion sampling, consistency distillation is applied, and a joint-weighted jerk regularization term is incorporated into the loss function to promote smoother trajectories by penalizing abrupt changes in joint acceleration. Simulation results show that the consistency model generates 150 trajectory candidates in less than 100 ms, maintains a high episode success rate, and substantially reduces joint and end-effector jerk when jerk regularization is applied.