論文の概要: Train-Once Plan-Anywhere Kinodynamic Motion Planning via Diffusion Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21001v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 17:04:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.523257
• Title: Train-Once Plan-Anywhere Kinodynamic Motion Planning via Diffusion Trees
• Title（参考訳）: 拡散木を用いた列車走行計画-動的運動計画
• Abstract要約: Diffusion Tree(ディフュージョンツリー、DiTree)は、拡散ポリシー(DP)を利用して、状態空間探索を効率的にガイドするフレームワークである。 本稿では,一般的なRRTプランナとDPアクションサンプリング器を組み合わせた実装により,DiTreeのパワーを実証する。 DiTreeは従来のSBPよりも平均3倍高速で、成功率を約30%向上させることで、他のすべてのアプローチより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.865413902596487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kinodynamic motion planning is concerned with computing collision-free trajectories while abiding by the robot's dynamic constraints. This critical problem is often tackled using sampling-based planners (SBPs) that explore the robot's high-dimensional state space by constructing a search tree via action propagations. Although SBPs can offer global guarantees on completeness and solution quality, their performance is often hindered by slow exploration due to uninformed action sampling. Learning-based approaches can yield significantly faster runtimes, yet they fail to generalize to out-of-distribution (OOD) scenarios and lack critical guarantees, e.g., safety, thus limiting their deployment on physical robots. We present Diffusion Tree (DiTree): a \emph{provably-generalizable} framework leveraging diffusion policies (DPs) as informed samplers to efficiently guide state-space search within SBPs. DiTree combines DP's ability to model complex distributions of expert trajectories, conditioned on local observations, with the completeness of SBPs to yield \emph{provably-safe} solutions within a few action propagation iterations for complex dynamical systems. We demonstrate DiTree's power with an implementation combining the popular RRT planner with a DP action sampler trained on a \emph{single environment}. In comprehensive evaluations on OOD scenarios, % DiTree has comparable runtimes to a standalone DP (3x faster than classical SBPs), while improving the average success rate over DP and SBPs. DiTree is on average 3x faster than classical SBPs, and outperforms all other approaches by achieving roughly 30\% higher success rate. Project webpage: https://sites.google.com/view/ditree.
• Abstract（参考訳）: キノダイナミック・モーション・プランニングは、ロボットのダイナミックな制約に順応しながら、衝突のない軌道の計算に関係している。 この重要な問題は、ロボットの高次元状態空間を探索するサンプリングベースプランナー(SBP)を用いて、行動伝搬を通して探索木を構築することで、しばしば取り組まれる。 SBPは完全性とソリューション品質のグローバルな保証を提供することができるが、その性能はインフォームド・アクション・サンプリングによる遅い探索によって妨げられることが多い。 学習ベースのアプローチは実行速度が大幅に向上するが、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオへの一般化に失敗し、安全性などの重要な保証が欠如しているため、物理的なロボットへのデプロイメントが制限される。 本稿では拡散木(DiTree):拡散ポリシー(DP)を情報サンプリングとして活用し,SBP内の状態空間探索を効率的に誘導するフレームワークを提案する。 DiTreeは、専門的軌跡の複雑な分布をモデル化するDPの能力と、SBPの完全性を組み合わせることで、複雑な力学系に対する数回の行動伝播イテレーションにおいて、emph{provably-safe} の解が得られる。 そこで我々は,DiTree のパワーを,人気のある RRT プランナと \emph{single 環境で訓練されたDP アクションサンプリング器を組み合わせた実装で実証する。 OODシナリオの総合的な評価では、% DiTreeは、DPおよびSBPよりも平均的な成功率を改善しながら、スタンドアロンのDP(3倍高速)に匹敵するランタイムを持つ。 DiTreeは従来のSBPよりも平均3倍高速で、成功率を約30倍にすることで、他のアプローチよりも優れています。 プロジェクトWebページ: https://sites.google.com/view/ditree.com

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