RobotDiffuse Dataset|机器人运动规划数据集|冗余机械臂数据集

arXiv2024-12-27 更新2024-12-31 收录

机器人运动规划

冗余机械臂

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https://github.com/ACRoboT-buaa/RobotDiffuse

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资源简介：

RobotDiffuse数据集由北京航空航天大学的研究团队创建，旨在支持冗余机械臂的运动规划研究。该数据集包含3500万条机器人姿态数据和14万条避障场景数据，数据来源于复杂的仿真环境。数据集的创建过程通过Pybullet仿真器生成，结合了物理约束和点云编码技术，确保了数据的多样性和复杂性。该数据集主要用于机器人运动规划领域，特别是冗余机械臂在动态环境中的路径生成和避障任务，旨在提高运动规划的效率和稳定性。

提供机构：

北京航空航天大学

创建时间：

2024-12-27

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RobotDiffuse数据集的构建基于Pybullet仿真环境，旨在为冗余机械臂的运动规划提供复杂障碍物场景下的高质量数据。数据集包含超过3500万帧的机器人姿态和14万个障碍物规避场景，每个场景中障碍物的位置随机生成，增加了任务的挑战性。数据生成过程中，采用了Shared-Tree Informed RRT*算法，结合节点安全防御和共享生成树策略，确保生成的路径在避免碰撞的同时保持高效性和最优性。通过逆运动学生成目标姿态，并结合初始姿态和障碍物信息，最终生成无碰撞的关节序列。

使用方法

RobotDiffuse数据集的使用方法主要围绕冗余机械臂的运动规划任务展开。研究人员可以通过加载数据集中的机器人姿态和障碍物信息，结合初始姿态和目标姿态，利用扩散模型进行运动轨迹的生成。数据集中的点云编码器能够有效捕捉环境特征，而基于Transformer的扩散模型则能够生成连贯且平滑的运动序列。在实际应用中，用户可以通过调整扩散模型的参数，结合物理约束和任务需求，优化运动规划的结果。此外，数据集还提供了可视化工具，便于用户直观地观察机器人的运动过程，进一步验证规划结果的有效性。

背景与挑战

背景概述

RobotDiffuse数据集由北京航空航天大学的研究团队于2024年提出，旨在解决冗余机械臂在复杂动态环境中的运动规划问题。该数据集包含3500万帧机器人姿态和14万种避障场景，通过Pybullet仿真器生成。研究团队提出了一种基于扩散模型（Diffusion Model）的运动规划方法，结合点云编码器和仅编码器Transformer结构，显著提升了模型在捕捉时间依赖性和生成平滑运动轨迹方面的能力。该数据集的发布为冗余机械臂的运动规划任务提供了丰富的实验数据，推动了深度学习在该领域的应用。

当前挑战

RobotDiffuse数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，冗余机械臂的高自由度（DOFs）使得运动规划问题变得极为复杂，传统算法在高维空间中难以有效求解。其次，动态环境中的障碍物多样性和任务起止点的随机性增加了规划的难度。在数据集构建过程中，如何生成大量真实且复杂的避障场景，并确保数据的多样性和质量，是另一大挑战。此外，扩散模型在运动规划中的应用尚处于探索阶段，如何有效捕捉时间依赖性和物理约束，同时保持生成轨迹的平滑性和连贯性，仍需进一步研究。

常用场景

经典使用场景

RobotDiffuse数据集在冗余机械臂运动规划领域具有广泛的应用，尤其是在高自由度（DOF）环境下。该数据集通过模拟复杂的障碍物场景，生成了超过3500万帧的机械臂姿态和14万个避障场景，为研究人员提供了一个高度逼真的实验平台。经典的使用场景包括在动态环境中进行路径规划，确保机械臂在避开障碍物的同时，能够高效、平滑地完成任务。

解决学术问题

RobotDiffuse数据集解决了冗余机械臂在高维空间中的运动规划难题。传统算法在处理高自由度时，往往面临节点爆炸和计算效率低下的问题，而基于深度学习的方法则存在不稳定性和低效性。通过引入扩散模型（Diffusion Model），并结合物理约束和点云编码器，RobotDiffuse显著提升了模型对时间依赖性的捕捉能力，生成了更加连贯和稳定的运动轨迹，为高维运动规划提供了新的解决方案。

实际应用

在实际应用中，RobotDiffuse数据集被广泛用于制造业、手术机器人以及人机协作等领域。例如，在自动化制造中，机械臂需要在复杂的生产环境中精确地避开障碍物，完成装配任务；在手术机器人中，机械臂需要在狭小的空间内进行精细操作，确保手术的安全性和准确性。RobotDiffuse通过生成高效的运动规划，显著提升了这些应用场景中的操作效率和安全性。

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