Experience-based Optimal Motion Planning Algorithm for Solving Difficult Planning Problems Using a Limited Dataset

📄 arXiv: 2503.15715v1 📥 PDF

作者: Ryota Takamido, Jun Ota

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-19

💡 一句话要点

提出IERTC*算法，通过经验泛化提升复杂环境运动规划的成功率和效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 经验学习 RRT* 机器人导航 路径优化

📋 核心要点

  1. 现有运动规划方法在复杂环境中，难以在计算时间和路径质量之间取得平衡，尤其是在数据有限的情况下。
  2. IERTC*算法的核心在于利用少量经验数据，通过微路径变形和策略切换，自适应地探索搜索空间，优化路径。
  3. 实验表明，IERTC*在复杂环境中显著提升了规划成功率和效率，即使仅使用少量经验数据也能表现出色。

📝 摘要（中文）

本研究旨在通过泛化有限的数据集，在短时间内获得高质量的解决方案路径，从而解决运动规划中的关键挑战。在知情经验驱动的随机树连接星算法（IERTC）中，该算法通过变形从单个经验生成的微路径来灵活地探索搜索树，同时通过引入重布线过程和知情采样过程来降低路径成本。该算法的核心思想是根据局部环境的复杂性应用不同的策略；例如，如果障碍物密集地排列在搜索树附近，则采用更复杂的曲线轨迹，如果局部环境稀疏，则采用更简单的直线。使用通用运动基准测试的实验结果表明，IERTC显著提高了在杂乱环境中解决难题的规划成功率（与最先进的算法相比，平均提高了49.3%），同时在使用一百个经验时显著降低了解决方案成本（降低了56.3%）。此外，结果表明，即使只有一个经验可用，也具有出色的规划性能（成功率提高了43.8%，解决方案成本降低了57.8%）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂环境下的运动规划问题，尤其是在数据集有限的情况下，如何快速找到高质量的路径。现有方法在复杂环境中规划效率低，或者需要大量数据进行训练，难以满足实际需求。

核心思路：IERTC*算法的核心思路是利用已有的少量经验数据，通过学习和泛化这些经验，指导搜索过程。算法根据局部环境的复杂程度，自适应地选择不同的运动策略，从而提高规划效率和成功率。

技术框架：IERTC算法基于RRT算法框架，主要包含以下几个阶段：1) 经验驱动的采样：利用经验数据生成微路径，作为采样的引导。2) 微路径变形：根据局部环境对微路径进行变形，使其适应环境约束。3) 重布线：优化搜索树的结构，降低路径成本。4) 知情采样：在更有可能找到最优解的区域进行采样。

关键创新：IERTC算法的关键创新在于：1) 经验驱动的采样和变形：利用少量经验数据指导搜索，避免盲目探索。2) 自适应运动策略*：根据局部环境的复杂程度，选择不同的运动策略，提高规划效率。

关键设计：算法的关键设计包括：1) 微路径生成方法：如何从经验数据中提取和生成微路径。2) 微路径变形策略：如何根据局部环境对微路径进行变形，例如，使用样条曲线拟合等方法。3) 策略切换条件：如何判断局部环境的复杂程度，并选择合适的运动策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，IERTC算法在复杂环境中显著提高了规划成功率和效率。与最先进的算法相比，IERTC算法在杂乱环境中平均提高了49.3%的规划成功率，并降低了56.3%的解决方案成本（使用100个经验）。即使只有一个经验可用，IERTC*算法也能实现43.8%的成功率提升和57.8%的成本降低。

🎯 应用场景

IERTC算法可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。在这些领域中，机器人需要在复杂环境中快速找到安全、高效的运动路径。尤其是在数据获取困难或成本高昂的场景下，IERTC算法的优势更加明显，能够利用少量经验数据实现高效的运动规划。

📄 摘要（原文）

This study aims to address the key challenge of obtaining a high-quality solution path within a short calculation time by generalizing a limited dataset. In the informed experience-driven random trees connect star (IERTC) process, the algorithm flexibly explores the search trees by morphing the micro paths generated from a single experience while reducing the path cost by introducing a re-wiring process and an informed sampling process. The core idea of this algorithm is to apply different strategies depending on the complexity of the local environment; for example, it adopts a more complex curved trajectory if obstacles are densely arranged near the search tree, and it adopts a simpler straight line if the local environment is sparse. The results of experiments using a general motion benchmark test revealed that IERTC significantly improved the planning success rate in difficult problems in the cluttered environment (an average improvement of 49.3% compared to the state-of-the-art algorithm) while also significantly reducing the solution cost (a reduction of 56.3%) when using one hundred experiences. Furthermore, the results demonstrated outstanding planning performance even when only one experience was available (a 43.8% improvement in success rate and a 57.8% reduction in solution cost).