論文の概要: RobotDiffuse: Motion Planning for Redundant Manipulator based on Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19500v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 07:34:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:45.156528
• Title: RobotDiffuse: Motion Planning for Redundant Manipulator based on Diffusion Model
• Title（参考訳）: ロボットディフューズ:拡散モデルに基づく冗長マニピュレータの運動計画
• Authors: Xiaohan Zhang, Xudong Mou, Rui Wang, Tianyu Wo, Ningbo Gu, Tiejun Wang, Cangbai Xu, Xudong Liu,
• Abstract要約: 冗長マニピュレータは、キネマティック性能と汎用性の向上を提供する。 これらのマニピュレータの動作計画は、DOFの増加と複雑な動的環境のために困難である。 本稿では,冗長マニピュレータにおける運動計画のための拡散モデルに基づくロボットディフューズを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.110235244912474
• License:
• Abstract: Redundant manipulators, with their higher Degrees of Freedom (DOFs), offer enhanced kinematic performance and versatility, making them suitable for applications like manufacturing, surgical robotics, and human-robot collaboration. However, motion planning for these manipulators is challenging due to increased DOFs and complex, dynamic environments. While traditional motion planning algorithms struggle with high-dimensional spaces, deep learning-based methods often face instability and inefficiency in complex tasks. This paper introduces RobotDiffuse, a diffusion model-based approach for motion planning in redundant manipulators. By integrating physical constraints with a point cloud encoder and replacing the U-Net structure with an encoder-only transformer, RobotDiffuse improves the model's ability to capture temporal dependencies and generate smoother, more coherent motion plans. We validate the approach using a complex simulator, and release a new dataset with 35M robot poses and 0.14M obstacle avoidance scenarios. Experimental results demonstrate the effectiveness of RobotDiffuse and the promise of diffusion models for motion planning tasks. The code can be accessed at https://github.com/ACRoboT-buaa/RobotDiffuse.
• Abstract（参考訳）: 冗長マニピュレータは、より高い自由度(DOF)を持ち、キネマティック性能と多目的性を提供し、製造、外科ロボティクス、人間とロボットのコラボレーションといった応用に適している。 しかしながら、これらのマニピュレータの動作計画は、DOFの増加と複雑な動的環境のために困難である。 従来の動き計画アルゴリズムは高次元空間で苦労するが、ディープラーニングベースの手法は複雑なタスクにおいて不安定性と非効率性に直面することが多い。 本稿では,冗長マニピュレータにおける運動計画のための拡散モデルに基づくロボットディフューズを提案する。 物理的制約をポイントクラウドエンコーダに統合し、U-Net構造をエンコーダのみのトランスフォーマーに置き換えることで、RobotDiffuseは、時間的依存関係をキャプチャし、よりスムーズで一貫性のある動作計画を生成するモデルの能力を向上させる。 複雑なシミュレーターを用いてアプローチを検証するとともに,35Mロボットのポーズと0.14M障害物回避シナリオを用いた新しいデータセットをリリースする。 実験により,ロボットディフューズの有効性と移動計画作業における拡散モデルの有効性が示された。 コードはhttps://github.com/ACRoboT-buaa/RobotDiffuseでアクセスすることができる。

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