Collision-Affording Point Trees: SIMD-Amenable Nearest Neighbors for Fast Collision Checking

📄 arXiv: 2406.02807v1 📥 PDF

作者: Clayton W. Ramsey, Zachary Kingston, Wil Thomason, Lydia E. Kavraki

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-04

备注: 9 pages, 4 figures. Robotics: Science and Systems 2024

💡 一句话要点

提出碰撞容忍点树(CAPT)，加速机器人与点云间的碰撞检测，实现实时运动规划。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 碰撞检测 运动规划 点云处理 空间数据结构 SIMD 实时机器人 最近邻搜索

📋 核心要点

  1. 基于采样的运动规划在实时机器人控制中面临碰撞检测瓶颈，尤其是在高维系统中。
  2. 提出碰撞容忍点树(CAPT)，通过高效的最近邻搜索加速机器人与点云间的碰撞检测。
  3. 实验表明，CAPT能显著提升碰撞检测速度，使采样规划器在单线程CPU上实现60FPS以上的规划速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的空间数据结构，即碰撞容忍点树(CAPT)，它是一种点云的精确表示，能够将机器人和点云之间的碰撞检测查询速度提高一个数量级，在包含数千个点的3D场景中，平均查询时间小于10纳秒。借助CAPT，基于采样的规划器可以在不到一毫秒的时间内生成有效的、高质量的路径，在消费级CPU的单线程上，端到端的总计算时间快于60 FPS。此外，本文还提出了一种基于空间填充曲线的点云滤波算法，该算法可以在减少点云中点数量的同时保留结构。该方法使机器人能够在感知环境中以实时速度进行规划，从而为在高维系统中在动态、变化和未建模环境中使用规划开辟了潜在用途。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人运动规划中，尤其是在高维空间中，由于传感器数据带来的点云碰撞检测计算量大，导致实时性不足的问题。现有方法，如KD树等，在高密度点云场景下效率较低，无法满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是设计一种新的空间数据结构——碰撞容忍点树(CAPT)，该结构能够利用单指令多数据(SIMD)指令集进行并行计算，从而加速最近邻搜索，进而加速碰撞检测。CAPT通过预先计算点云中每个点的“碰撞容忍”区域，避免了对所有点进行精确距离计算，从而减少了计算量。

技术框架：CAPT的构建过程包括：1)点云预处理，包括使用空间填充曲线进行点云滤波，减少点数量；2)构建CAPT树结构，每个节点包含多个点，并存储这些点的碰撞容忍信息；3)利用SIMD指令集进行并行最近邻搜索，快速找到可能发生碰撞的点。在运动规划过程中，首先查询CAPT树，找到可能与机器人发生碰撞的点，然后进行精确碰撞检测。

关键创新：CAPT的关键创新在于其数据结构的设计和利用SIMD指令集进行并行计算的能力。传统方法通常需要对所有点进行距离计算，而CAPT通过预先计算的碰撞容忍信息，减少了需要计算的点数量。此外，利用SIMD指令集可以同时处理多个点的距离计算，进一步提高了计算效率。

关键设计：CAPT的关键设计包括：1)碰撞容忍区域的定义和计算方法，需要平衡计算精度和计算量；2)树结构的构建方式，需要保证查询效率；3)SIMD指令集的使用方式，需要充分利用硬件资源。论文中可能详细描述了这些参数的具体设置和优化方法，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CAPT能够将碰撞检测查询速度提高一个数量级，在包含数千个点的3D场景中，平均查询时间小于10纳秒。使用CAPT的采样规划器可以在不到一毫秒的时间内生成有效的、高质量的路径，在消费级CPU的单线程上，端到端的总计算时间快于60 FPS。这些数据表明CAPT在实时性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人运动规划、自动驾驶、虚拟现实等领域。尤其是在动态、变化和未建模环境中，机器人需要快速感知环境并进行规划，CAPT能够显著提高规划速度，使机器人能够更好地适应复杂环境，完成各种任务。例如，在仓库机器人、服务机器人、医疗机器人等领域都有着重要的应用价值。

📄 摘要（原文）

Motion planning against sensor data is often a critical bottleneck in real-time robot control. For sampling-based motion planners, which are effective for high-dimensional systems such as manipulators, the most time-intensive component is collision checking. We present a novel spatial data structure, the collision-affording point tree (CAPT): an exact representation of point clouds that accelerates collision-checking queries between robots and point clouds by an order of magnitude, with an average query time of less than 10 nanoseconds on 3D scenes comprising thousands of points. With the CAPT, sampling-based planners can generate valid, high-quality paths in under a millisecond, with total end-to-end computation time faster than 60 FPS, on a single thread of a consumer-grade CPU. We also present a point cloud filtering algorithm, based on space-filling curves, which reduces the number of points in a point cloud while preserving structure. Our approach enables robots to plan at real-time speeds in sensed environments, opening up potential uses of planning for high-dimensional systems in dynamic, changing, and unmodeled environments.