Homotopic Path Set Planning for Robot Manipulation and Navigation
作者: Jing Huang, Yunxi Tang, Kwok Wai Samuel Au
分类: cs.RO
发布日期: 2024-06-05 (更新: 2024-07-11)
备注: 16 pages, 19 figures, conference
💡 一句话要点
提出同伦路径集规划方法，解决机器人操作和导航中的多智能体路径规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 路径规划 路径集规划 机器人操作 群体机器人 同伦 可变形物体 最优路径
📋 核心要点
- 现有方法在复杂环境中同时规划多个具有约束的路径时面临挑战，难以保证路径集的空间和拓扑属性。
- 提出一种系统化的同伦路径集规划流程，通过扩展的可见性检查和感知通道的路径规划，保证路径集的可达性和最优性。
- 通过模拟和实验验证了所提出方法的有效性，表明该方法能够生成满足空间和拓扑约束的路径集。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种路径集规划方法，该方法在机器人操作和导航中具有重要应用，例如可变形对象关键点和群体机器人的路径生成。路径集指的是有限智能体路径的集合，用于表示一组关键点或群体的整体空间路径，其集体属性满足空间和拓扑约束。与规划单个路径不同，同时规划具有约束的多个路径在复杂环境中提出了非同寻常的挑战。本文提出了一种用于同伦路径集的系统规划流程，同伦路径集是机器人技术中一种广泛适用的路径集类别。首先，提出了一种扩展的可见性检查条件，以在密集的障碍物中获得稀疏的通道分布。然后，设计了与基于采样的规划器兼容的、感知通道的最优路径规划，用于具有可调成本的单条路径规划。通过规划的路径，可以获得用于路径集容纳的大量可访问自由空间，同时具有足够短的路径长度。在指定路径集的同伦属性后，提出了一种基于可变形路径转移的路径集生成方法，该方法以高效的集中式方式进行。这些方法的有效性已通过广泛的模拟和实验结果得到验证。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作和导航中，为一组关键点或群体机器人规划满足空间和拓扑约束的路径集的问题。现有方法在复杂环境中同时规划多个路径时，难以保证路径集的可达性、最优性以及满足特定的同伦属性。
核心思路：论文的核心思路是分阶段进行路径集规划。首先，通过扩展的可见性检查，在环境中找到稀疏的通道分布。然后，利用感知通道的最优路径规划，为每个智能体生成具有可调成本的单条路径。最后，基于可变形路径转移，生成满足指定同伦属性的完整路径集。
技术框架：整体框架包含以下三个主要阶段：1) 通道分布生成：通过扩展的可见性检查，在环境中生成稀疏的通道分布，为后续路径规划提供引导。2) 单路径规划：利用感知通道的最优路径规划，为每个智能体生成具有可调成本的单条路径，同时考虑路径长度和与通道的距离。3) 路径集生成：基于可变形路径转移，将单条路径扩展为满足指定同伦属性的完整路径集。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了扩展的可见性检查条件，能够有效地在复杂环境中生成稀疏的通道分布。2) 设计了感知通道的最优路径规划方法，能够在保证路径长度的同时，最大化路径与通道的距离，从而为路径集提供更大的自由空间。3) 提出了基于可变形路径转移的路径集生成方法，能够高效地生成满足指定同伦属性的路径集。
关键设计：扩展的可见性检查条件通过调整可见性阈值来控制通道的稀疏程度。感知通道的最优路径规划方法使用A*算法，并结合了路径长度和与通道距离的成本函数。可变形路径转移方法通过调整路径点的权重来控制路径的形变程度，从而生成满足指定同伦属性的路径集。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟和实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在复杂环境中生成满足空间和拓扑约束的路径集，并且具有较高的规划效率。与传统的路径规划方法相比，该方法能够为路径集提供更大的自由空间，从而提高机器人的操作灵活性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、群体机器人、可变形物体操作等领域。例如，在可变形物体操作中，可以利用该方法为物体上的关键点规划路径，从而实现对物体的精确操作。在群体机器人中，可以利用该方法为机器人群体规划路径，从而实现协同任务。
📄 摘要（原文）
This paper addresses path set planning that yields important applications in robot manipulation and navigation such as path generation for deformable object keypoints and swarms. A path set refers to the collection of finite agent paths to represent the overall spatial path of a group of keypoints or a swarm, whose collective properties meet spatial and topological constraints. As opposed to planning a single path, simultaneously planning multiple paths with constraints poses nontrivial challenges in complex environments. This paper presents a systematic planning pipeline for homotopic path sets, a widely applicable path set class in robotics. An extended visibility check condition is first proposed to attain a sparse passage distribution amidst dense obstacles. Passage-aware optimal path planning compatible with sampling-based planners is then designed for single path planning with adjustable costs. Large accessible free space for path set accommodation can be achieved by the planned path while having a sufficiently short path length. After specifying the homotopic properties of path sets, path set generation based on deformable path transfer is proposed in an efficient centralized manner. The effectiveness of these methods is validated by extensive simulated and experimental results.