Search-Based Path Planning in Interactive Environments among Movable Obstacles

📄 arXiv: 2410.18333v2 📥 PDF

作者: Zhongqiang Ren, Bunyod Suvonov, Guofei Chen, Botao He, Yijie Liao, Cornelia Fermuller, Ji Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-10-24 (更新: 2025-03-06)

备注: Accepted by ICRA 2025

💡 一句话要点

提出PAMO*算法，解决交互环境中可移动障碍物间的搜索式路径规划问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 路径规划 可移动障碍物 启发式搜索 最优规划 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有PAMO方法因状态空间巨大而效率低下，难以在复杂环境中找到最优解。
  2. PAMO*算法利用启发式搜索，仅探索状态空间的一小部分，显著提升规划效率。
  3. 实验表明，PAMO*在包含多达400个物体的环境中，能在1秒内找到最优解。

📝 摘要（中文）

本文研究了可移动障碍物间的路径规划（PAMO）问题，即在静态障碍物中寻找从起点到目标点的最小代价无碰撞路径，同时允许机器人在必要时推动路径上的可移动障碍物。为了开发完整且最优的PAMO规划器，必须搜索一个巨大的状态空间，该空间涉及机器人和物体的位置，并随着物体数量呈指数增长。本文利用一个简单但未被充分探索的思想，即在启发式的指导下，规划期间只需要搜索这个巨大状态空间的一小部分，并且大多数远离机器人的物体都保持原样，从而实现运行时高效的算法。基于此，本文在占据栅格中引入了两种PAMO公式，即双目标和资源约束问题，并开发了具有完整性和解最优性保证的规划方法PAMO来解决这两个问题。然后，我们将PAMO进一步扩展到混合状态PAMO，以便在连续空间中规划机器人与物体之间的高保真交互。结果表明，PAMO通常可以在一秒钟内在多达400个物体的杂乱地图中找到最优解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交互环境中，机器人需要在静态障碍物中规划路径，同时能够推动可移动障碍物以到达目标点的问题。现有方法的主要痛点在于状态空间随着可移动障碍物数量呈指数级增长，导致搜索效率极低，难以保证解的最优性。

核心思路：论文的核心思路是，在规划过程中，只有机器人附近的物体才需要考虑其状态变化，而远离机器人的物体可以视为静止。通过启发式搜索，优先探索可能影响机器人路径的物体，从而大幅缩小搜索空间。

技术框架：PAMO算法首先将环境表示为占据栅格，然后定义双目标或资源约束的PAMO问题。算法使用A搜索框架，状态空间包括机器人的位置和可移动物体的位置。在搜索过程中，使用启发式函数引导搜索方向，并维护一个优先队列，每次扩展代价最小的状态。对于混合状态PAMO*，则在连续空间中进行规划，并考虑机器人与物体之间更精确的交互模型。

关键创新：PAMO算法的关键创新在于其高效的状态空间搜索策略。通过启发式函数引导搜索，避免了对整个状态空间的遍历，从而显著提高了规划效率。此外，PAMO算法保证了规划的完整性和解的最优性。

关键设计：PAMO*算法的关键设计包括：1）启发式函数的设计，用于评估状态的代价，并引导搜索方向；2）状态扩展策略，用于生成新的状态；3）碰撞检测机制，用于判断机器人和物体之间是否存在碰撞；4）代价函数的设计，用于评估路径的代价，并选择最优路径。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PAMO算法在包含多达400个可移动物体的复杂环境中，通常可以在1秒内找到最优解。与现有方法相比，PAMO算法在规划效率和解的最优性方面均有显著提升。混合状态PAMO*算法能够在连续空间中进行规划，并考虑机器人与物体之间更精确的交互模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于仓库机器人、家庭服务机器人等领域，使其能够在复杂环境中自主规划路径，并与可移动物体进行交互。例如，机器人可以在拥挤的仓库中搬运货物，或者在家庭环境中整理物品。该研究还有助于提升人机协作效率，使机器人能够更好地辅助人类完成任务。

📄 摘要（原文）

This paper investigates Path planning Among Movable Obstacles (PAMO), which seeks a minimum cost collision-free path among static obstacles from start to goal while allowing the robot to push away movable obstacles (i.e., objects) along its path when needed. To develop planners that are complete and optimal for PAMO, the planner has to search a giant state space involving both the location of the robot as well as the locations of the objects, which grows exponentially with respect to the number of objects. This paper leverages a simple yet under-explored idea that, only a small fraction of this giant state space needs to be searched during planning as guided by a heuristic, and most of the objects far away from the robot are intact, which thus leads to runtime efficient algorithms. Based on this idea, this paper introduces two PAMO formulations, i.e., bi-objective and resource constrained problems in an occupancy grid, and develops PAMO, a planning method with completeness and solution optimality guarantees, to solve the two problems. We then further extend PAMO to hybrid-state PAMO to plan in continuous spaces with high-fidelity interaction between the robot and the objects. Our results show that, PAMO can often find optimal solutions within a second in cluttered maps with up to 400 objects.