arXiv Robotics· Guangyuan Wang, Haishan Xia, Zitao Zhang, Kejia Chen, Yuanchen Sun, Zhenguo Sun, Donghao Zhang, Yu Zhang, Alois Knoll·· 13 小时前AI 评分34
Horizon-Coupled 障碍引导：让相对动作扩散策略在推理时避障
Horizon-Coupled Obstacle Guidance for Relative-Action Diffusion Policies
AI 导读
研究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，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的动作增量。
推荐理由模型分析
该工作针对预训练相对动作扩散策略在部署时避障失败的问题，提出推理阶段的障碍引导：把累积相对动作展开为工作空间轨迹，用SDF模型评估碰撞，并把每个障碍响应传播到所有相关动作增量，使动作序列协调成完整绕行。真机7个障碍场景、4类操作任务中无碰撞任务成功105/140，对比绝对动作逐点引导的8/140；消融显示相对动作与动作时域耦合贡献更大。做机器人策略部署和扩散策略推理时避障的研究者可参考其基线设置与真机条件。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org