Search-based versus Sampling-based Robot Motion Planning: A Comparative Study

📄 arXiv: 2406.09623v2 📥 PDF

作者: Georgios Sotirchos, Zlatan Ajanovic

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-06-17)

备注: presented at ICAPS 2024 workshop PlanRob

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

对比基于搜索与基于采样的机器人运动规划算法性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 机器人运动规划 RRT-Connect ARA* 基准测试 采样算法 搜索算法 性能评估

📋 核心要点

  1. 机器人运动规划面临高维连续空间的挑战，现有算法缺乏直接对比。
  2. 论文通过调整RRT-Connect和ARA*，使其在相同条件下进行公平比较。
  3. 实验表明，RRT-Connect在高维空间表现稳定，ARA*在特定动作空间采样下更优。

📝 摘要（中文）

机器人运动规划是一个具有挑战性的领域，因为它涉及处理高维和连续的搜索空间。在过去的几十年里，已经开发了各种各样的规划算法来解决这个问题，但有时是孤立地进行，没有相互比较。本研究对两种突出的算法类型进行了基准测试：OMPL中基于采样的RRT-Connect和SMPL中基于搜索的ARA与运动原语。为了公平地比较这两种根本不同的方法，我们对它们进行了调整，以确保相同的规划条件，并在同一组规划场景中对它们进行基准测试。我们的研究结果表明，像RRT-Connect这样的基于采样的规划器在高维空间中表现出更一致的性能，而像ARA这样的基于搜索的规划器在使用合适的动作空间采样方案时，有能力表现得更好。通过这项研究，我们希望展示正确地对来自不同范例的运动规划器进行基准测试所需的工作，从而有助于更细致地理解它们的能力和局限性。

🔬 方法详解

问题定义：机器人运动规划旨在寻找从起始状态到目标状态的可行路径，尤其是在高维连续空间中。现有的运动规划算法种类繁多，但缺乏系统性的比较和评估，难以确定哪种算法在特定场景下更有效。不同算法的性能差异可能源于其内在机制，也可能受到实现细节和参数设置的影响。

核心思路：本研究的核心思路是通过控制变量，在相同的规划条件下，对两种代表性的运动规划算法——基于采样的RRT-Connect和基于搜索的ARA*进行基准测试。通过公平的比较，揭示两种算法在不同场景下的优劣势，为实际应用提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择两种具有代表性的运动规划算法：RRT-Connect和ARA*；2) 对两种算法进行调整，使其在相同的规划条件下运行，例如使用相同的运动原语集；3) 设计一系列具有代表性的规划场景，包括不同维度和复杂度的环境；4) 在这些场景中运行两种算法，并记录其性能指标，例如规划时间、路径长度和成功率；5) 对实验结果进行统计分析，比较两种算法的性能差异。

关键创新：本研究的关键创新在于其公平的比较方法。以往的研究往往侧重于提出新的算法，而忽略了对现有算法进行系统性的比较和评估。本研究通过控制变量，消除了实现细节和参数设置对算法性能的影响，从而更客观地评估了两种算法的优劣势。

关键设计：为了确保公平性，研究者对两种算法进行了细致的调整。例如，对于ARA*，研究者设计了合适的动作空间采样方案，以提高其搜索效率。此外，研究者还使用了相同的运动原语集，以避免运动原语对算法性能的影响。性能指标包括规划时间、路径长度和成功率，这些指标能够全面反映算法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RRT-Connect在高维空间中表现出更一致的性能，而ARA在使用合适的动作空间采样方案时，有能力表现得更好。具体来说，在高维环境中，RRT-Connect的规划时间相对稳定，而ARA的规划时间波动较大。在某些特定场景下，ARA*可以找到更短的路径，但其成功率低于RRT-Connect。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过了解不同运动规划算法的优劣势，可以为特定应用场景选择合适的算法，提高机器人系统的性能和效率。未来的研究可以进一步探索如何结合不同算法的优势，开发出更高效、更鲁棒的运动规划算法。

📄 摘要（原文）

Robot motion planning is a challenging domain as it involves dealing with high-dimensional and continuous search space. In past decades, a wide variety of planning algorithms have been developed to tackle this problem, sometimes in isolation without comparing to each other. In this study, we benchmark two such prominent types of algorithms: OMPL's sampling-based RRT-Connect and SMPL's search-based ARA with motion primitives. To compare these two fundamentally different approaches fairly, we adapt them to ensure the same planning conditions and benchmark them on the same set of planning scenarios. Our findings suggest that sampling-based planners like RRT-Connect show more consistent performance across the board in high-dimensional spaces, whereas search-based planners like ARA have the capacity to perform significantly better when used with a suitable action-space sampling scheme. Through this study, we hope to showcase the effort required to properly benchmark motion planners from different paradigms thereby contributing to a more nuanced understanding of their capabilities and limitations. The code is available at https://github.com/gsotirchos/benchmarking_planners