pRRTC: GPU-Parallel RRT-Connect for Fast, Consistent, and Low-Cost Motion Planning
作者: Chih H. Huang, Pranav Jadhav, Brian Plancher, Zachary Kingston
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-09 (更新: 2025-10-07)
备注: 7 pages, 7 figures, 1 table. Submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation 2026
💡 一句话要点
提出pRRTC：一种GPU并行加速的RRT-Connect算法，实现快速、稳定和低成本的运动规划。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 RRT-Connect GPU加速 并行计算 碰撞检测
📋 核心要点
- RRT-Connect等采样算法在高维空间运动规划中计算量大，尤其在复杂环境中碰撞检测耗时。
- pRRTC通过GPU并行扩展和SIMT优化的碰撞检测，实现RRT-Connect算法的整体并行加速。
- 实验表明，pRRTC在速度、稳定性和路径成本方面均优于现有技术，并在真实机器人上验证了实时性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于RRT-Connect的运动规划算法pRRTC，该算法专为GPU加速而设计，通过并行扩展和SIMT优化的碰撞检测，实现了算法整体的并行化。针对真实机器人面临的高维规划问题，采样算法如快速探索随机树（RRT）及其广泛使用的变体RRT-Connect，为解决这些问题提供了有效的方案。然而，这些方法计算量仍然很大，尤其是在需要大量碰撞检测的复杂环境中。为了提高性能，最近的研究探索了并行化RRT的特定组件，例如碰撞检测，或独立运行多个规划器。在MotionBenchMaker数据集上，使用7、8和14自由度（DoF）的机器人评估了pRRTC的有效性。与最先进的方法相比，pRRTC在受限的到达任务中实现了高达10倍的加速，标准偏差降低了5.4倍。pRRTC还实现了平均初始路径成本降低1.4倍。最后，将pRRTC部署在具有动态障碍物的14-DoF双Franka Panda手臂设置上，并演示了实时的无碰撞运动规划。该规划器已开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高维空间中机器人运动规划计算量大的问题，特别是RRT-Connect算法在复杂环境中进行大量碰撞检测时效率较低的痛点。现有方法通常只并行化RRT的特定组件，无法充分利用GPU的并行计算能力。
核心思路：论文的核心思路是设计一个完全为GPU加速而生的RRT-Connect变体，即pRRTC。通过并行扩展随机树和SIMT（单指令多线程）优化的碰撞检测，实现算法整体的并行化，从而显著提高运动规划的速度和效率。
技术框架：pRRTC的整体框架仍然基于RRT-Connect，包含两个主要的随机树生长过程，分别从起始状态和目标状态出发。不同之处在于，pRRTC将随机采样、新节点扩展、碰撞检测等步骤都设计为可以在GPU上并行执行。具体流程包括：1) 在GPU上并行生成多个随机采样点；2) 并行地将这些采样点连接到最近的树节点，生成新的候选节点；3) 使用SIMT优化的碰撞检测算法，并行地检查这些候选节点是否与环境发生碰撞；4) 将无碰撞的节点添加到树中，并重复上述过程，直到两棵树连接在一起。
关键创新：pRRTC最重要的技术创新在于其针对GPU架构的整体并行化设计。与现有方法只并行化部分组件不同，pRRTC将RRT-Connect算法的各个步骤都进行了并行化改造，充分利用了GPU的大规模并行计算能力。SIMT优化的碰撞检测算法也是一个关键创新，它能够高效地处理大量的碰撞检测请求。
关键设计：论文中没有明确提及关键的参数设置或损失函数，但可以推断，碰撞检测算法的设计是至关重要的。为了实现SIMT优化，可能需要对碰撞检测算法进行特殊的设计，例如使用AABB树等加速结构，并采用高效的并行遍历算法。此外，如何平衡GPU上的线程数量和计算负载，以达到最佳的并行效率，也是一个需要仔细考虑的问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，pRRTC在MotionBenchMaker数据集上，针对7、8和14自由度机器人，在受限的到达任务中实现了高达10倍的加速，标准偏差降低了5.4倍，平均初始路径成本降低了1.4倍。此外，在14自由度双Franka Panda手臂的真实机器人实验中，pRRTC能够实时生成无碰撞的运动轨迹，验证了其在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
pRRTC具有广泛的应用前景，可用于各种需要实时运动规划的机器人应用中，例如自动驾驶、工业机器人、服务机器人等。尤其是在复杂环境中，pRRTC的高效性和实时性使其能够快速生成可行的运动轨迹，从而提高机器人的自主性和适应性。此外，pRRTC还可以应用于游戏、虚拟现实等领域，为虚拟角色提供逼真的运动控制。
📄 摘要（原文）
Sampling-based motion planning algorithms, like the Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) and its widely used variant, RRT-Connect, provide efficient solutions for high-dimensional planning problems faced by real-world robots. However, these methods remain computationally intensive, particularly in complex environments that require many collision checks. To improve performance, recent efforts have explored parallelizing specific components of RRT such as collision checking, or running multiple planners independently. However, little has been done to develop an integrated parallelism approach, co-designed for large-scale parallelism. In this work we present pRRTC, a RRT-Connect based planner co-designed for GPU acceleration across the entire algorithm through parallel expansion and SIMT-optimized collision checking. We evaluate the effectiveness of pRRTC on the MotionBenchMaker dataset using robots with 7, 8, and 14 degrees of freedom (DoF). Compared to the state-of-the-art, pRRTC achieves as much as a 10x speedup on constrained reaching tasks with a 5.4x reduction in standard deviation. pRRTC also achieves a 1.4x reduction in average initial path cost. Finally, we deploy pRRTC on a 14-DoF dual Franka Panda arm setup and demonstrate real-time, collision-free motion planning with dynamic obstacles. We open-source our planner to support the wider community.