cHyRRT and cHySST: Two Motion Planning Tools for Hybrid Dynamical Systems

📄 arXiv: 2411.11812v3 📥 PDF

作者: Beverly Xu, Nan Wang, Ricardo Sanfelice

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-18 (更新: 2025-07-06)

备注: This paper has 24 pages and is an extended version of the paper that has been accepted to 2025 IEEE 21st International Conference on Automation Science and Engineering. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2305.18649

💡 一句话要点

提出cHyRRT和cHySST，用于混合动力系统的运动规划，兼容ROS并注重效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 混合动力系统 运动规划 HyRRT HySST 机器人操作系统(ROS) 概率完备性 渐近近优

📋 核心要点

  1. 混合动力系统的运动规划面临复杂的状态空间和离散事件，传统方法难以保证完备性和优化。
  2. 论文提出cHyRRT和cHySST，分别实现概率完备和渐近近优的运动规划，适用于混合动力系统。
  3. 通过弹球游戏和张拉整体多旋翼飞行器示例，验证了工具在复杂环境下的运动规划能力和效率。

📝 摘要（中文）

本文介绍了两种运动规划算法HyRRT和HySST的实现：cHyRRT和cHySST。cHyRRT是HyRRT算法的实现，为混合系统的运动规划问题生成具有概率完备性保证的解决方案。cHySST是渐近近优HySST算法的实现，基于用户定义的成本函数寻找近优轨迹。这些实现与混合系统理论的基础相一致，并基于OMPL设计，确保与ROS的兼容性，同时优先考虑计算效率。本文详细介绍了这两种工具的结构、组件和用法，并通过一个改进的弹球游戏和一个抗碰撞张拉整体多旋翼飞行器示例来说明这些工具的关键功能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决混合动力系统的运动规划问题。现有方法在处理混合系统的复杂动力学和离散切换时，难以保证规划结果的完备性（找到可行解）和优化性（找到接近最优的解）。此外，现有方法在计算效率和与现有机器人操作系统（ROS）的兼容性方面也存在挑战。

核心思路：论文的核心思路是分别实现HyRRT和HySST算法，前者侧重于概率完备性，确保在足够的时间内找到可行解；后者侧重于渐近近优性，在找到可行解的基础上，不断优化轨迹，使其逼近最优解。两种算法都基于OMPL库进行开发，以保证与ROS的兼容性，并优化计算效率。

技术框架：cHyRRT和cHySST的整体框架都基于OMPL库。它们包含以下主要模块：状态空间定义（描述混合系统的状态变量和约束）、采样策略（在状态空间中生成随机样本）、连接策略（尝试将新样本连接到已有的树或图）、成本函数定义（用于评估轨迹的优劣）、以及离散切换处理模块（处理混合系统中的离散事件）。cHyRRT使用树状结构探索状态空间，而cHySST使用图状结构，允许更灵活的连接和优化。

关键创新：论文的关键创新在于将HyRRT和HySST算法成功地应用于混合动力系统，并实现了高效的软件工具cHyRRT和cHySST。与传统的RRT和SST算法相比，HyRRT和HySST能够更好地处理混合系统的离散切换和复杂动力学。此外，基于OMPL的实现保证了与ROS的兼容性，方便了实际应用。

关键设计：cHyRRT和cHySST的关键设计包括：针对混合系统特点的状态空间定义方法、考虑离散切换的采样和连接策略、以及用户可自定义的成本函数。具体的参数设置（如采样步长、连接阈值等）需要根据具体的应用场景进行调整。此外，为了提高计算效率，论文可能采用了KD树等数据结构来加速最近邻搜索。

📊 实验亮点

论文通过两个示例验证了cHyRRT和cHySST的性能：改进的弹球游戏和抗碰撞张拉整体多旋翼飞行器。这些示例展示了工具在复杂环境和具有挑战性的动力学条件下的运动规划能力。虽然论文摘要中没有提供具体的性能数据，但强调了工具的计算效率和与ROS的兼容性，表明其具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种混合动力系统的运动规划，例如：机器人导航、自动驾驶、多智能体协作、以及具有离散模式切换的复杂系统控制。这些工具可以帮助工程师快速开发和测试混合系统的运动规划算法，提高系统的自主性和安全性。未来，可以进一步扩展这些工具，以支持更复杂的混合系统模型和更高级的优化目标。

📄 摘要（原文）

This paper presents two implementations of the recently developed motion planning algorithms HyRRT arXiv:2210.1508(2) and HySST arXiv:2305.1864(9). Specifically, cHyRRT, an implementation of the HyRRT algorithm, generates solutions to motion planning problems for hybrid systems with a probabilistic completeness guarantee, while cHySST, an implementation of the asymptotically near-optimal HySST algorithm, finds near-optimal trajectories based on a user-defined cost function. The implementations align with the theoretical foundations of hybrid system theory and are designed based on OMPL, ensuring compatibility with ROS while prioritizing computational efficiency. The structure, components, and usage of both tools are detailed. A modified pinball game and collision-resilient tensegrity multicopter example are provided to illustrate the tools' key capabilities.