論文の概要: Simultaneous Multi-Robot Motion Planning with Projected Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03607v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 20:51:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.526541
- Title: Simultaneous Multi-Robot Motion Planning with Projected Diffusion Models
- Title（参考訳）: 投影拡散モデルを用いた複数ロボットの同時運動計画
- Authors: Jinhao Liang, Jacob K Christopher, Sven Koenig, Ferdinando Fioretto,
- Abstract要約: MRMP拡散(SMD)は、制約付き最適化を拡散サンプリングプロセスに統合し、運動学的に実現可能な軌道を生成する新しい手法である。
本稿では, ロボット密度, 障害物の複雑度, 動作制約の異なるシナリオ間の軌道計画アルゴリズムを評価するための総合的MRMPベンチマークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.45019514036948
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in diffusion models hold significant potential in robotics, enabling the generation of diverse and smooth trajectories directly from raw representations of the environment. Despite this promise, applying diffusion models to motion planning remains challenging due to their difficulty in enforcing critical constraints, such as collision avoidance and kinematic feasibility. These limitations become even more pronounced in Multi-Robot Motion Planning (MRMP), where multiple robots must coordinate in shared spaces. To address this challenge, this work proposes Simultaneous MRMP Diffusion (SMD), a novel approach integrating constrained optimization into the diffusion sampling process to produce collision-free, kinematically feasible trajectories. Additionally, the paper introduces a comprehensive MRMP benchmark to evaluate trajectory planning algorithms across scenarios with varying robot densities, obstacle complexities, and motion constraints. Experimental results show SMD consistently outperforms classical and learning-based motion planners, achieving higher success rates and efficiency in complex multi-robot environments.
- Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルの発展は、ロボット工学において大きな可能性を秘めており、環境の生の表現から直接多様で滑らかな軌道を生成することができる。
この約束にもかかわらず、衝突回避やキネマティック実現性といった重要な制約を課すことの難しさから、運動計画への拡散モデルの適用は依然として困難である。
これらの制限は、複数のロボットが共有空間で協調する必要があるMRMP(Multi-Robot Motion Planning)においてさらに顕著になる。
この課題に対処するために、この研究は、制約付き最適化を拡散サンプリングプロセスに統合し、衝突のない、キネマティックに実現可能な軌道を生成する新しいアプローチである同時MRMP拡散(SMD)を提案する。
さらに,ロボットの密度,障害物の複雑度,動作制約の異なるシナリオにおける軌道計画アルゴリズムを評価するための総合的なMRMPベンチマークを提案する。
実験結果から、SMDは古典的・学習的な運動プランナーより一貫して優れており、複雑なマルチロボット環境において高い成功率と効率を達成する。
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