Nearest-Neighbourless Asymptotically Optimal Motion Planning with Fully Connected Informed Trees (FCIT*)

📄 arXiv: 2411.17902v2 📥 PDF

作者: Tyler S. Wilson, Wil Thomason, Zachary Kingston, Lydia E. Kavraki, Jonathan D. Gammell

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-26 (更新: 2025-03-07)

备注: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025, 6 + 1 pages, 3 figures, 1 table. A video of FCIT can be found at https://www.youtube.com/watch?v=Lb_5Znpcleg . Information on the implementation of FCIT is available at https://robotic-esp.com/code/fcitstar/

期刊: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 14140-14146, 19-23 May 2025

DOI: 10.1109/ICRA55743.2025.11127785

💡 一句话要点

提出FCIT*算法，利用SIMD并行加速高自由度机器人运动规划，无需近邻搜索。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 渐近最优 全连接图 SIMD并行 机器人 知情采样 高自由度

📋 核心要点

  1. 高自由度机器人运动规划的挑战在于降低计算密集型操作的成本和频率，尤其是局部运动验证和近邻查询。
  2. FCIT*算法利用SIMD并行计算显著降低了边评估成本，构建全连接图，避免了耗时的近邻搜索。
  3. 实验表明，FCIT*在MotionBenchMaker数据集上，比现有ASAO和满足性算法更快找到初始解，并能随时收敛到最优解。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为全连接信息树（FCIT）的算法，它是首个全连接、知情、随时几乎必然渐近最优（ASAO）的算法。FCIT通过利用单指令多数据（SIMD）并行大幅降低边评估的成本，从而构建和搜索全连接图。这消除了对最近邻结构的需求，而最近邻结构是许多基于采样的运动规划器的主要成本。在MotionBenchMaker数据集上，FCIT*比最先进的ASAO（VAMP、OMPL）和满足性（OMPL）算法更快地找到初始解，同时以随时的方式收敛到最优规划。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高自由度机器人运动规划中计算复杂度高的问题，特别是渐近最优采样算法中，局部运动验证和最近邻查询是主要的计算瓶颈。现有方法在处理高维空间时，近邻搜索的代价非常高昂，限制了规划效率。

核心思路：FCIT*的核心思路是利用SIMD并行计算大幅降低边评估的成本，从而可以构建和搜索全连接图。通过全连接图，算法不再需要进行耗时的最近邻搜索，从而显著提升了规划速度。此外，算法采用informed sampling策略，引导采样向最优解区域集中。

技术框架：FCIT算法的整体流程如下：1. 初始化：在起始状态附近采样初始节点。2. 知情采样：根据当前找到的最优路径代价，在椭球区域内进行采样。3. 全连接图构建：将新采样点与图中所有已有节点进行连接，并使用SIMD并行计算评估边的有效性。4. 图搜索：使用A算法在全连接图中搜索最优路径。5. 迭代优化：重复步骤2-4，不断优化路径，直到满足停止条件。

关键创新：FCIT*最关键的创新在于利用SIMD并行计算实现了高效的全连接图构建和搜索，从而完全避免了最近邻搜索。这是与现有渐近最优采样算法的本质区别，现有算法通常依赖于KD-tree等数据结构进行近邻查询。

关键设计：FCIT*的关键设计包括：1. SIMD并行边评估：利用SIMD指令同时评估多个边的有效性，显著降低了边评估的计算成本。2. 知情采样策略：使用椭球区域进行采样，引导采样向最优解区域集中，加速收敛。3. 全连接图：允许算法探索更广泛的搜索空间，避免陷入局部最优。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在MotionBenchMaker数据集上，FCIT算法在寻找初始解的速度上优于最先进的ASAO算法（VAMP、OMPL）和满足性算法（OMPL）。同时，FCIT能够以随时的方式收敛到最优规划，证明了其在渐近最优性方面的优势。具体性能提升数据未在摘要中给出，需要参考论文正文。

🎯 应用场景

FCIT*算法可应用于高自由度机器人，如人形机器人、机械臂等的运动规划。在复杂环境或需要快速响应的场景下，例如自动驾驶、物流仓储、灾难救援等，该算法能够快速生成高质量的运动轨迹，提高机器人的自主性和效率。未来，该算法可以进一步扩展到多机器人协同规划等领域。

📄 摘要（原文）

Improving the performance of motion planning algorithms for high-degree-of-freedom robots usually requires reducing the cost or frequency of computationally expensive operations. Traditionally, and especially for asymptotically optimal sampling-based motion planners, the most expensive operations are local motion validation and querying the nearest neighbours of a configuration. Recent advances have significantly reduced the cost of motion validation by using single instruction/multiple data (SIMD) parallelism to improve solution times for satisficing motion planning problems. These advances have not yet been applied to asymptotically optimal motion planning. This paper presents Fully Connected Informed Trees (FCIT), the first fully connected, informed, anytime almost-surely asymptotically optimal (ASAO) algorithm. FCIT exploits the radically reduced cost of edge evaluation via SIMD parallelism to build and search fully connected graphs. This removes the need for nearest-neighbours structures, which are a dominant cost for many sampling-based motion planners, and allows it to find initial solutions faster than state-of-the-art ASAO (VAMP, OMPL) and satisficing (OMPL) algorithms on the MotionBenchMaker dataset while converging towards optimal plans in an anytime manner.