Adaptive Robot Coordination: A Subproblem-based Approach for Hybrid Multi-Robot Motion Planning

📄 arXiv: 2312.08554v1 📥 PDF

作者: Irving Solis, James Motes, Mike Qin, Marco Morales, Nancy M. Amato

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2023-12-13

备注: This work has been submitted for review

💡 一句话要点

提出自适应机器人协调(ARC)框架，通过子问题解决多机器人运动规划中的冲突。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人运动规划 机器人协调 自适应规划 子问题分解 混合规划

📋 核心要点

  1. 多机器人运动规划面临协调难题，现有方法在可扩展性和精确性之间难以平衡。
  2. ARC框架通过创建局部子问题来解决机器人冲突，并动态调整耦合程度以优化规划效率。
  3. 实验表明，ARC在多种场景下均能有效规划，并在可扩展性和协调精度上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的混合多机器人运动规划(MRMP)框架——自适应机器人协调(ARC)，它采用局部子问题来解决机器人间的冲突。ARC创建以冲突为中心的子问题，其解决方案代表解决这些冲突所需的机器人运动。子问题的使用使得能够以较低的成本对多机器人规划空间进行混合探索。ARC通过动态调整多机器人规划空间的耦合和解耦来利用混合探索。这使得ARC能够通过在解耦空间（机器人可以独立运行）和耦合空间（协调至关重要）中进行规划，从而有效地调整协调级别。ARC具有概率完备性，可用于任何机器人，并在减少规划时间的同时产生高效的成本解决方案。通过对具有不同机器人且需要不同协调级别的代表性场景进行广泛评估，ARC展示了其提供同步可扩展性和精确协调的能力。ARC是唯一能够解决所有场景的方法，并且在耦合、解耦和混合基线方面具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人运动规划（MRMP）旨在为多个机器人找到无碰撞的路径，使其能够从起始位置到达目标位置。现有的MRMP方法通常面临可扩展性和协调精度之间的权衡。耦合方法可以提供精确的协调，但计算成本随着机器人数量的增加而迅速增长。解耦方法虽然可扩展，但可能无法找到高质量的解决方案，尤其是在需要复杂协调的场景中。混合方法试图结合两者的优点，但仍然难以有效地适应不同场景的需求。

核心思路：ARC的核心思想是将复杂的全局规划问题分解为更小的、局部的子问题，每个子问题都专注于解决特定机器人之间的冲突。通过只在必要时才进行耦合规划，ARC可以显著降低计算成本，同时保持较高的协调精度。动态调整耦合程度使得ARC能够适应不同场景的需求，在机器人可以独立运行的区域采用解耦规划，而在需要复杂协调的区域采用耦合规划。

技术框架：ARC框架包含以下主要阶段：1) 冲突检测：识别机器人之间潜在的冲突区域。2) 子问题创建：围绕检测到的冲突区域创建局部规划子问题。3) 子问题求解：使用合适的规划器（可以是耦合的或解耦的）解决每个子问题，生成局部运动轨迹。4) 轨迹集成：将局部运动轨迹集成到全局运动轨迹中。5) 自适应调整：根据规划结果动态调整耦合程度，例如，如果某个子问题难以解决，则增加耦合程度，反之则减少耦合程度。

关键创新：ARC的关键创新在于其自适应的耦合和解耦策略。传统的混合方法通常采用固定的耦合策略，而ARC可以根据实际情况动态调整耦合程度，从而更有效地利用计算资源。此外，ARC的子问题分解方法可以显著降低规划的复杂性，使其能够处理更大规模的机器人群体。

关键设计：ARC的关键设计包括：1) 冲突检测方法：使用距离阈值或碰撞检测算法来识别潜在的冲突区域。2) 子问题大小：子问题的大小需要根据冲突的复杂程度进行调整，过小的子问题可能无法包含足够的上下文信息，而过大的子问题则会增加计算成本。3) 耦合程度调整策略：可以使用基于性能指标（如规划时间、路径长度等）的反馈机制来动态调整耦合程度。4) 子问题求解器：可以使用各种规划算法来解决子问题，例如A*、RRT等。选择合适的求解器取决于子问题的复杂程度和机器人的运动模型。

📊 实验亮点

ARC在多个具有挑战性的多机器人运动规划场景中进行了评估，包括拥挤环境、狭窄通道和复杂任务。实验结果表明，ARC能够成功解决所有场景，并且在规划时间和路径成本方面与耦合、解耦和混合基线方法相比具有竞争力。在某些场景下，ARC的规划时间比其他方法快几个数量级，同时保持了较高的路径质量。

🎯 应用场景

ARC适用于各种多机器人协作场景，如仓库自动化、自动驾驶、搜索救援和协同制造。该方法能够提高多机器人系统的效率和可靠性，降低运营成本，并扩展机器人的应用范围。未来，ARC可以进一步应用于异构机器人团队，以及在动态和不确定环境中运行的机器人系统。

📄 摘要（原文）

This work presents Adaptive Robot Coordination (ARC), a novel hybrid framework for multi-robot motion planning (MRMP) that employs local subproblems to resolve inter-robot conflicts. ARC creates subproblems centered around conflicts, and the solutions represent the robot motions required to resolve these conflicts. The use of subproblems enables an inexpensive hybrid exploration of the multi-robot planning space. ARC leverages the hybrid exploration by dynamically adjusting the coupling and decoupling of the multi-robot planning space. This allows ARC to adapt the levels of coordination efficiently by planning in decoupled spaces, where robots can operate independently, and in coupled spaces where coordination is essential. ARC is probabilistically complete, can be used for any robot, and produces efficient cost solutions in reduced planning times. Through extensive evaluation across representative scenarios with different robots requiring various levels of coordination, ARC demonstrates its ability to provide simultaneous scalability and precise coordination. ARC is the only method capable of solving all the scenarios and is competitive with coupled, decoupled, and hybrid baselines.