Основні поняття
ディフュージョンモデルを用いることで、高次元かつ多様なロボット軌道を生成し、効率的なモーションプランニングを実現できる。
Анотація
本研究では、ディフュージョンモデルを用いてロボットの軌道分布を学習し、モーションプランニングに活用する手法を提案している。
まず、ディフュージョンモデルを用いて、高次元かつ多様なロボット軌道の分布を学習する。次に、この学習済みモデルを用いて、コスト関数に基づいて最適な軌道をサンプリングする。これにより、従来のモーションプランニング手法と比べて、より効率的で多様な軌道を生成できる。
具体的には以下の点が示されている:
ディフュージョンモデルは、高次元かつ多様な軌道分布を効果的にモデル化できる。
ディフュージョンモデルを用いた手法は、既存の生成モデルベースの手法よりも優れた性能を示す。
提案手法は、未知の障害物が存在する環境でも良好な一般化性能を発揮する。
ディフュージョンモデルを最適化ベースのプランナーの初期値として用いることで、効率的なモーションプランニングが可能となる。
Статистика
ポイントマス2D密集環境では、提案手法のMPDは99%の成功率を達成し、軌道の多様性も高い。
ポイントマス3D迷路環境では、MPDは85%の成功率を示し、他手法と比べて高い多様性を持つ軌道を生成できている。
パンダ腕環境では、MPDは100%の成功率を達成し、他手法と比べて高い軌道の多様性を示している。