Główne pojęcia
DiffusionSeeder 是一種基於擴散模型的新方法,可以生成高質量的運動軌跡種子,用於加速機器人運動規劃,特別是在具有挑戰性的、障礙物密集的環境中。
Streszczenie
論文資訊
- 標題:DiffusionSeeder: Seeding Motion Optimization with Diffusion for Rapid Motion Planning
- 作者:Huang Huang, Balakumar Sundaralingam, Arsalan Mousavian, Adithyavairavan Murali, Ken Goldberg, Dieter Fox
- 會議:8th Conference on Robot Learning (CoRL 2024)
研究目標
本研究旨在開發一種快速且實用的機器人運動規劃方法,該方法可以使用部分觀測資訊,並在具有挑戰性的環境中快速生成無碰撞軌跡。
方法
- DiffusionSeeder: 一種基於條件式去噪擴散概率模型 (DDPM) 的方法,用於生成多樣化且高質量的運動軌跡種子。
- 觀察編碼器:處理深度圖像、相機姿態、機器人起始關節狀態和目標姿態,生成環境嵌入向量。
- 條件式噪聲預測網絡:根據環境嵌入向量和隨機噪聲張量生成初始軌跡。
- cuRobo: 一種基於 GPU 加速的運動優化方法,用於優化 DiffusionSeeder 生成的種子軌跡,生成最終的無碰撞軌跡。
關鍵發現
- DiffusionSeeder 能夠在 6 毫秒內從原始深度圖像、相機姿態、起始關節配置和目標姿態生成高質量的種子軌跡。
- DiffusionSeeder 與 cuRobo 的集成,在部分遮擋的模擬環境中,平均速度提高了 12 倍(在第 98 個百分位數時速度提高了 36 倍),同時成功率提高了 10%。
- 在 Franka 機器人上的物理實驗證明了 DiffusionSeeder 對真實機器人的遷移能力,平均成功率為 86%,規劃時間為 26 毫秒,與 cuRobo 相比,成功率提高了 51%,速度提高了 2.5 倍。
主要結論
DiffusionSeeder 是一種基於學習的有效方法,可用於生成高質量的運動軌跡種子,從而顯著加速機器人運動規劃,特別是在具有挑戰性的、障礙物密集的環境中。
意義
這項研究為機器人運動規劃提供了一種新穎且有效的方法,有可能應用於各種機器人應用,例如操作、導航和自動駕駛。
局限性和未來研究方向
- DiffusionSeeder 依賴於單個外部相機視角,當目標姿態被遮擋時,其效果會降低。未來的工作可以探索多視角輸入和更廣泛的相機姿態。
- DiffusionSeeder 僅在 Franka 機器人上進行了訓練。未來可以將其擴展到其他類型的機器人。
- 需要對損失函數設計進行更深入的分析,以進一步提高 DiffusionSeeder 的性能。
Statystyki
DiffusionSeeder 在包含 1791 個問題的 MπNet 模擬測試集上進行了評估。
DiffusionSeeder 與 cuRobo 的集成,在部分遮擋的模擬環境中,平均速度提高了 12 倍(在第 98 個百分位數時速度提高了 36 倍),同時成功率提高了 10%。
在 Franka 機器人上的物理實驗證明了 DiffusionSeeder 對真實機器人的遷移能力,平均成功率為 86%,規劃時間為 26 毫秒,與 cuRobo 相比,成功率提高了 51%,速度提高了 2.5 倍。