面向模型生成的规划查询指导下的可变形物体操控

在高维空间中进行规划（例如涉及可变形物体）需要计算可行且足够表达的动力学模型。本文引入了一种方法，通过学习给定规划查询所需实现良好任务性能的物体各区域是否需要高分辨率建模来自动生成任务特定的、空间自适应的动力学模型。任务性能取决于动力学模型、世界动力学、控制和任务要求之间的复杂相互作用。我们的扩散基于模型的生成器根据定义了规划查询的起点和目标点云，预测各区域的模型分辨率。为高效收集学习此映射所需的数据， two-stage process 在动力学预测作为先验条件下优化分辨率，然后直接优化以实现闭环性能。在一棵操控树木的任务上，我们的方法仅在使用全分辨率模型的情况下，仅略微降低任务性能，即可将规划速度翻倍。该方法指明了利用以前的规划和控制数据为新任务生成计算高效且足够表达动力学模型的路径。