Efficient Multi-Robot Motion Planning for Manifold-Constrained Manipulators by Randomized Scheduling and Informed Path Generation

📄 arXiv: 2412.00366v1 📥 PDF

作者: Weihang Guo, Zachary Kingston, Kaiyu Hang, Lydia E. Kavraki

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-30

💡 一句话要点

提出StAC算法，通过随机调度和知情路径生成，高效解决流形约束机械臂的多机器人运动规划问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人运动规划 机械臂 碰撞避免 随机调度 知情采样

📋 核心要点

  1. 高自由度机械臂在复杂环境下的多机器人运动规划面临挑战，现有方法在效率和完备性上存在不足。
  2. StAC通过调度避免碰撞，利用随机停止和协调运动优化路径组合，并采用双向反馈进行知情采样，提升路径可行性。
  3. 实验结果表明，StAC在机械臂运动规划问题上，相比现有方法，显著减少了底层规划器的路径使用量，效率提升显著。

📝 摘要（中文）

本文针对共享、受限和狭窄空间中高自由度机械臂的多机器人运动规划问题，提出了一种名为Scheduling to Avoid Collisions (StAC) 的混合方法。传统耦合和解耦方法要么扩展性差，要么缺乏完备性；而混合方法需要枚举大量路径才能找到有效的组合解。StAC通过调度（沿每条路径添加随机停止和协调运动）更有效地组合来自单个机器人的路径，并通过调度器和运动规划器之间的双向反馈进行知情采样，生成更可行的路径。在具有挑战性的机械臂问题中，StAC 使用的底层规划器路径比最先进的基线方法少 10 到 100 倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高自由度机械臂在共享、受限空间内的多机器人运动规划问题。现有耦合方法计算复杂度高，扩展性差；解耦方法则可能找不到可行解。混合方法虽然尝试结合两者，但需要枚举大量路径，效率低下。

核心思路：StAC的核心在于更有效地组合单个机器人的路径。它通过在路径上添加随机停止点和协调运动来实现调度，从而避免碰撞。此外，StAC利用调度器和运动规划器之间的双向反馈，指导路径生成，使得生成的路径更有可能可行。

技术框架：StAC算法主要包含两个核心模块：调度器和运动规划器。运动规划器负责生成单个机器人的初始路径。调度器接收这些路径，并根据环境约束和机器人之间的潜在碰撞风险，对路径进行调整，包括添加随机停止点和协调运动。调度器和运动规划器之间存在双向反馈，调度器的结果会影响运动规划器的采样策略，使其生成更符合要求的路径。

关键创新：StAC的关键创新在于其调度策略和双向反馈机制。传统的混合方法通常是先生成大量路径，然后进行组合，效率较低。StAC通过调度策略，在路径生成过程中就考虑了碰撞避免，减少了无效路径的生成。双向反馈机制则进一步提升了路径的质量和可行性。

关键设计：论文中调度器的具体实现细节（如随机停止点的生成策略、协调运动的规划方法）以及双向反馈的具体形式（如如何利用调度器的结果指导运动规划器的采样）是关键的设计要素。这些细节决定了算法的性能和鲁棒性。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在具有挑战性的机械臂运动规划问题中，StAC算法使用的底层规划器路径比最先进的基线方法少 10 到 100 倍。这意味着StAC能够以更少的计算资源找到可行解，显著提升了运动规划的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化装配、手术机器人、建筑机器人等领域，尤其是在多个高自由度机械臂需要在狭窄、受限空间内协同工作的场景。通过提高多机器人运动规划的效率和可靠性，可以显著提升生产效率和安全性，并为更复杂的自动化任务提供支持。

📄 摘要（原文）

Multi-robot motion planning for high degree-of-freedom manipulators in shared, constrained, and narrow spaces is a complex problem and essential for many scenarios such as construction, surgery, and more. Traditional coupled and decoupled methods either scale poorly or lack completeness, and hybrid methods that compose paths from individual robots together require the enumeration of many paths before they can find valid composite solutions. This paper introduces Scheduling to Avoid Collisions (StAC), a hybrid approach that more effectively composes paths from individual robots by scheduling (adding random stops and coordination motion along each path) and generates paths that are more likely to be feasible by using bidirectional feedback between the scheduler and motion planner for informed sampling. StAC uses 10 to 100 times fewer paths from the low-level planner than state-of-the-art baselines on challenging problems in manipulator cases.