論文の概要: Warm-Starting Collision-Free Model Predictive Control With Object-Centric Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02873v2
• Date: Wed, 21 Jan 2026 09:53:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.658267
• Title: Warm-Starting Collision-Free Model Predictive Control With Object-Centric Diffusion
• Title（参考訳）: 物体中心拡散を用いたウォームスタート衝突フリーモデル予測制御
• Abstract要約: 拡散型ウォームスタート条件と潜時オブジェクト中心のシーン表現を組み合わせることで、厳密な時間制限下での信頼性と効率的な動き生成が得られることを示す。 提案手法では,オブジェクト中心のスロットアテンション機構を用いて,システム状態,タスク,周囲に拡散トランスフォーマを設定できる。 サンプル軌道は、剛体力学と符号-距離衝突制約を強制する最適制御問題によって洗練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.363402738466334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acting in cluttered environments requires predicting and avoiding collisions while still achieving precise control. Conventional optimization-based controllers can enforce physical constraints, but they struggle to produce feasible solutions quickly when many obstacles are present. Diffusion models can generate diverse trajectories around obstacles, yet prior approaches lacked a general and efficient way to condition them on scene structure. In this paper, we show that combining diffusion-based warm-starting conditioned with a latent object-centric representation of the scene and with a collision-aware model predictive controller (MPC) yields reliable and efficient motion generation under strict time limits. Our approach conditions a diffusion transformer on the system state, task, and surroundings, using an object-centric slot attention mechanism to provide a compact obstacle representation suitable for control. The sampled trajectories are refined by an optimal control problem that enforces rigid-body dynamics and signed-distance collision constraints, producing feasible motions in real time. On benchmark tasks, this hybrid method achieved markedly higher success rates and lower latency than sampling-based planners or either component alone. Real-robot experiments with a torque-controlled Panda confirm reliable and safe execution with MPC.
• Abstract（参考訳）: 乱雑な環境での行動には、正確な制御を保ちながら衝突の予測と回避が必要である。 従来の最適化ベースのコントローラは、物理的制約を強制することができるが、多くの障害が存在する場合、実現可能なソリューションを迅速に作成するのに苦労する。 拡散モデルは障害物周囲の様々な軌道を生成することができるが、以前のアプローチではシーン構造にそれらを調和させる汎用的で効率的な方法が欠けていた。 本稿では,拡散に基づく温暖化開始条件をシーンの潜在オブジェクト中心表現と衝突認識モデル予測制御器(MPC)と組み合わせることで,厳密な時間制約下での信頼性と効率的な動作生成が得られることを示す。 本手法では,制御に適したコンパクトな障害物表現を提供するために,オブジェクト中心のスロットアテンション機構を用いて,システム状態,タスク,周囲の拡散トランスフォーマを条件とする。 サンプル軌道は、剛体力学と符号-距離衝突制約を強制する最適制御問題により洗練され、実現可能な運動をリアルタイムで生成する。 ベンチマークタスクでは、このハイブリッド手法はサンプリングベースのプランナーやコンポーネント単独よりも成功率とレイテンシが著しく向上した。 トルク制御されたパンダを用いた実ロボット実験では、MPCによる信頼性と安全な実行が確認された。

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