摘要

本文介绍了一种名为LDP（Local Diffusion Planner）的新型局部规划算法，用于机器人的高效导航和碰撞避免。该算法利用条件扩散模型来准确模拟策略的条件分布，特别适用于处理复杂现实场景中的动态障碍和迷宫结构。LDP通过集成全局和局部视角，增强了机器人在多样场景中的导航决策能力，提高了算法的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，LDP在多种场景下优于其他基准算法，显示出在实际应用中的竞争优势。

原理

LDP算法的核心在于利用扩散模型来处理机器人的局部导航决策问题。扩散模型通过逐步去噪过程生成机器人的动作序列，这一过程基于机器人的观察（如局部成本图、目标点和全局路径）和专家策略数据。通过引入全局路径作为额外的条件，LDP能够更好地理解样本分布，从而做出更具前瞻性的决策。此外，LDP还利用了专家策略数据中的两种偏好，进一步提高了在多样导航场景中的决策效率。

流程

LDP的工作流程包括数据收集、模型训练和推理三个主要阶段。首先，通过收集在不同场景和偏好下的专家策略数据，为模型提供多样化的训练样本。接着，使用这些数据训练扩散模型，使其能够生成符合条件的动作序列。在推理阶段，模型从高斯噪声开始，通过逐步去噪生成最终的动作序列，指导机器人在实际环境中的导航行为。例如，在迷宫场景中，LDP能够有效地绕过障碍物并到达目标点，而没有全局路径指导的模型则可能陷入局部最优。

应用

LDP算法在机器人导航领域具有广泛的应用前景。其强大的场景适应性和高效的决策能力使其适用于各种复杂的现实环境，包括动态障碍、迷宫结构等。此外，LDP的泛化能力也意味着它能够有效应对未见过的场景，这对于机器人在未知环境中的自主导航尤为重要。随着技术的进一步发展和优化，LDP有望在自动驾驶、服务机器人等多个领域发挥重要作用。