K-ARC: Adaptive Robot Coordination for Multi-Robot Kinodynamic Planning

📄 arXiv: 2501.01559v1 📥 PDF

作者: Mike Qin, Irving Solis, James Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2025-01-02

💡 一句话要点

提出K-ARC算法，用于解决多机器人运动规划中的计算效率问题。

🎯 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 运动学规划 自适应协调 优化算法 采样算法

📋 核心要点

  1. 现有方法在多机器人运动规划中，往往过度依赖单一的优化或采样策略，导致计算效率低下。
  2. K-ARC算法结合优化和采样方法，分段规划并迭代解决冲突，充分利用两者的优势。
  3. 实验表明，K-ARC在多达32个机器人的场景中，速度比现有方法提升了一个数量级。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Kinodynamic Adaptive Robot Coordination (K-ARC) 的新型多机器人运动规划算法。实验结果表明，K-ARC能够为多达32个平面移动机器人进行规划，并且在各种场景中，与先前的方法相比，速度提高了近一个数量级。K-ARC之所以能够实现这一点，归功于它的两个主要特性。首先，K-ARC通过分段规划迭代地构建其解决方案，其中通过基于优化的方法找到初始运动学路径，并通过基于采样的方法解决机器人间的冲突。采样和优化方法的交替使用使得K-ARC能够在规划过程的不同部分利用两者的优势，而先前的方法往往侧重于其中一种。其次，K-ARC建立在先前提出的多机器人运动规划框架Adaptive Robot Coordination (ARC)之上，并继承了其仅在需要时才关注机器人之间协调的优点，从而节省了计算量。我们展示了这两个特性的结合如何使K-ARC在模拟实验中，随着机器人数量、问题难度和机器人动力学复杂性的增加，实现整体更好的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人运动规划问题旨在为多个机器人找到从起始状态到目标状态的无碰撞路径，同时考虑机器人的动力学约束。现有方法通常侧重于优化或采样，前者难以处理复杂环境，后者计算成本高昂。尤其是在机器人数量增加时，计算复杂度呈指数级增长，导致规划时间过长，难以满足实时性要求。

核心思路：K-ARC的核心思路是结合优化和采样方法的优点，并仅在必要时关注机器人之间的协调。通过分段规划，先使用优化方法生成初始路径，然后使用采样方法解决机器人间的冲突。这种交替使用策略能够提高规划效率，并降低计算复杂度。此外，K-ARC继承了ARC框架的优点，避免了不必要的协调计算。

技术框架：K-ARC的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 分段路径规划：将整个规划过程分解为多个小段，分别进行规划。2) 初始路径生成：使用基于优化的方法，如RRT或PRM，为每个机器人生成初始的运动学可行路径。3) 冲突检测：检测机器人之间是否存在碰撞冲突。4) 冲突解决：使用基于采样的方法，如Sequential Planning或Prioritized Planning，解决机器人之间的冲突。5) 迭代优化：重复冲突检测和冲突解决，直到找到无碰撞的路径或达到最大迭代次数。

关键创新：K-ARC的关键创新在于优化和采样方法的交替使用。传统方法通常只侧重于一种方法，而K-ARC能够根据规划过程的不同阶段，自适应地选择最合适的方法。在初始路径生成阶段，优化方法能够快速找到可行的路径；在冲突解决阶段，采样方法能够有效地避免碰撞。这种混合策略能够显著提高规划效率。

关键设计：K-ARC的关键设计包括：1) 分段长度的自适应调整：根据环境的复杂程度和机器人的密度，动态调整分段的长度。2) 冲突解决策略的选择：根据冲突的类型和机器人的数量，选择合适的冲突解决策略。3) 优化目标的设计：在初始路径生成阶段，需要设计合适的优化目标，以保证路径的质量和可行性。例如，可以最小化路径长度、时间或能量消耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，K-ARC算法在多达32个平面移动机器人的场景中，与之前的算法相比，规划速度提升了一个数量级。在不同复杂度的环境中，K-ARC均表现出良好的性能，验证了其鲁棒性和可扩展性。该算法在解决大规模多机器人运动规划问题方面具有显著优势。

🎯 应用场景

K-ARC算法可应用于各种多机器人系统，如仓库自动化、物流运输、搜索救援、编队飞行等。该算法能够提高多机器人系统的效率和安全性，降低运营成本。未来，K-ARC可以扩展到更复杂的机器人系统，如异构机器人、高维机器人等，并应用于更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

This work presents Kinodynamic Adaptive Robot Coordination (K-ARC), a novel algorithm for multi-robot kinodynamic planning. Our experimental results show the capability of K-ARC to plan for up to 32 planar mobile robots, while achieving up to an order of magnitude of speed-up compared to previous methods in various scenarios. K-ARC is able to achieve this due to its two main properties. First, K-ARC constructs its solution iteratively by planning in segments, where initial kinodynamic paths are found through optimization-based approaches and the inter-robot conflicts are resolved through sampling-based approaches. The interleaving use of sampling-based and optimization-based approaches allows K-ARC to leverage the strengths of both approaches in different sections of the planning process where one is more suited than the other, while previous methods tend to emphasize on one over the other. Second, K-ARC builds on a previously proposed multi-robot motion planning framework, Adaptive Robot Coordination (ARC), and inherits its strength of focusing on coordination between robots only when needed, saving computation efforts. We show how the combination of these two properties allows K-ARC to achieve overall better performance in our simulated experiments with increasing numbers of robots, increasing degrees of problem difficulties, and increasing complexities of robot dynamics.