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相对动作扩散策略获推理时避障引导

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AI 综述

Guangyuan Wang 等作者提出一种面向预训练相对动作扩散策略的推理时障碍引导框架：把累积相对动作展开为工作空间轨迹，用基于 SDF 的障碍模型评估轨迹上的障碍交互，并在去噪过程中把每个障碍响应传播到所有相关动作增量。其目标是在不采集新示范、不重新训练的情况下，让已学策略适应未见障碍。在覆盖四类操作任务的七个障碍约束场景实机实验中，该方法取得 105/140（75.0%）无碰撞任务成功，绝对动作逐点引导为 8/140（5.7%）。消融显示，相对动作的时域耦合形式在两种障碍模型下都带来更大提升。

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报道时间线

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11月9日

13:00
arXiv cs.RO
Horizon-Coupled Obstacle Guidance：为相对动作扩散策略提供推理时避障引导
该研究提出一种面向预训练相对动作扩散策略的推理时障碍引导框架，将累积相对动作展开为工作空间轨迹，用基于SDF的障碍模型评估轨迹上的障碍交互，并在去噪过程中把每个障碍响应传播到所有相关动作增量。在覆盖四类操作任务的七个障碍约束场景实机实验中，该方法取得105/140（75.0%）无碰撞任务成功，绝对动作逐点引导为8/140（5.7%）。消融显示相对动作的时域耦合形式在两种障碍模型下都带来更大的提升。

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