MeshSIPP: Efficient Lattice Planning in Dynamic Environment
作者: Marat Agranovskiy, Konstantin Yakovlev
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-10-07
💡 一句话要点
提出MeshSIPP以解决动态环境中的高效路径规划问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 动态环境 路径规划 时空轨迹 自主导航 机器人技术 高效算法 安全间隔路径规划
📋 核心要点
- 现有方法在动态环境中路径规划时，面临高分支因子和计算成本高的问题，尤其是当障碍物轨迹复杂时。
- 论文提出MeshSIPP，通过将多个原语作为空间束进行传播，优化了路径规划的计算效率，减少了冗余计算。
- 实验结果显示，MeshSIPP在6000多个基准实例中实现了最高3倍的速度提升，显著优于现有的时空规划方法。
📝 摘要（中文）
在动态环境中，自主导航需要计算满足非完整运动约束的时空轨迹。当移动障碍物的轨迹可预测时，结合预计算的可行运动原语构建状态格和安全间隔路径规划是一种有效的方法。然而，丰富的原语集导致较大的分支因子，尤其在时间依赖的障碍物间隔下，计算成本显著增加。为此，本文提出MeshSIPP，通过利用多个原语共同覆盖相同区域的特性，消除计算瓶颈。MeshSIPP将原语作为空间束传播，使用轻量级的边界间隔检查进行筛选，并在原语到达终端状态时再进行昂贵的精确出发时间搜索。时间感知的剪枝规则进一步提前丢弃冗余的时空分支。实验表明，MeshSIPP在超过6000个基准实例和实时ROS~2模拟中，速度提升可达3倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决动态环境中自主导航的路径规划问题，现有方法在处理复杂障碍物轨迹时，计算成本高且效率低下。
核心思路：MeshSIPP通过将多个原语视为空间束进行传播，利用原语覆盖相同区域的特性，减少了计算瓶颈，并推迟了精确的出发时间搜索。
技术框架：MeshSIPP的整体架构包括原语传播模块、边界间隔检查模块和出发时间搜索模块。原语以空间束的形式传播，经过轻量级检查后，只有在必要时才进行详细的时间搜索。
关键创新：MeshSIPP的主要创新在于其时间感知的剪枝规则，能够在搜索早期阶段丢弃冗余的时空分支，从而提高搜索效率。与传统方法相比，MeshSIPP在处理复杂动态环境时表现出更高的计算效率和路径质量。
关键设计：在设计中，MeshSIPP采用了轻量级的边界间隔检查，确保在不进行昂贵计算的情况下，快速筛选出可行的原语。同时，时间感知剪枝规则的引入，使得搜索过程更加高效。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MeshSIPP在超过6000个基准实例中，较现有时空规划方法实现了最高3倍的速度提升，证明了其在动态环境路径规划中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
MeshSIPP在自主驾驶、机器人导航和无人机飞行等领域具有广泛的应用潜力。其高效的路径规划能力能够显著提升动态环境下的导航安全性和实时性，未来可能推动智能交通系统和自动化物流的发展。
📄 摘要（原文）
Autonomous navigation in dynamic environments requires computing spatiotemporal trajectories that satisfy non-holonomic motion constraints. When the trajectories of the moving obstacles are predictable or known, a promising approach is to rely on the combination of state lattices constructed from precomputed feasible motion primitives and Safe Interval Path Planning -- a search-based algorithm with strong theoretical guarantees. While this approach yields feasible paths, the rich primitive sets needed for smooth navigation induce a large branching factor, which becomes costly when coupled with time-dependent obstacle intervals. To this end, we present MeshSIPP, an efficient planner that removes the computational bottleneck by exploiting the fact that many primitives sweep the same regions and can therefore be validated together. MeshSIPP propagates primitives as spatial bundles, screens them with lightweight bounding-interval checks, and defers the expensive exact departure-time search until a primitive reaches its terminal state. A time-aware pruning rule additionally discards redundant space-time branches early in the search. We prove that the resulting search is complete and optimal. Extensive experiments over more than 6,000 benchmark instances and real-time ROS~2 simulations show that MeshSIPP achieves up to a 3$\times$ speedup over state-of-the-art spatiotemporal planners.