一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法

本发明公开了一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法，属于机器人技术领域，包括采集环境信息生成参考路径，构建训练数据集；构建条件扩散Transformer预测网络，提取特征，实现多模态路径预测；对参考路径施加高斯噪声，对条件扩散Transformer预测网络进行去噪训练；结合扩散模型与成本引导机制，优化从高斯分布采样的噪声路径，直至生成平滑无碰撞路径；评估候选路径，生成机械臂关节控制指令；机械臂执行规划轨迹，并进行实时感知与在线重规划。本发明将环境感知、Transformer编码和扩散生成有机结合，在复杂障碍场景下快速生成既平滑又避障的多条可行轨迹，具有良好的泛化能力，可适应不同场景和维度变化。