HyRRT-Connect: Bidirectional Motion Planning for Hybrid Dynamical Systems
作者: Nan Wang, Ricardo G. Sanfelice
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-04-14
备注: 59 pages, 9 figures, submitted to IJRR. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2403.18413; text overlap with arXiv:2406.01802
💡 一句话要点
提出HyRRT-Connect算法，解决混合动力系统双向运动规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 混合动力系统 运动规划 RRT算法 双向搜索 机器人 控制 路径规划
📋 核心要点
- 混合动力系统的运动规划面临挑战，传统RRT算法难以有效处理系统状态的离散切换和连续演化。
- HyRRT-Connect算法通过双向搜索策略，加速了规划过程，并利用混合时间域上的函数连接，保证了规划的动力学可行性。
- 实验表明，该算法在弹跳球和行走机器人等混合动力系统上表现出良好的计算性能提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种双向快速探索随机树（RRT）算法，用于解决混合系统的运动规划问题。该算法被称为HyRRT-Connect，在混合时间中沿前向和后向两个方向传播，直到检测到前向和后向传播结果之间的重叠。然后，HyRRT-Connect通过反转和连接在混合时间域上定义的函数来构建运动规划，确保运动规划满足给定的混合动力学。为了解决由于容忍前向和后向部分运动规划之间的一些距离而导致沿流可能出现的不连续性，我们通过从前向部分运动规划的最终状态开始进行混合时间前向仿真来重建后向部分运动规划，从而有效地消除了不连续性。所提出的算法被应用于一个受驱动的弹跳球系统和一个行走机器人示例，以突出其计算改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决混合动力系统的运动规划问题。现有的运动规划方法，特别是针对连续系统的RRT算法，在处理具有离散状态切换和连续状态演化的混合动力系统时效率较低。传统的单向RRT算法可能需要很长时间才能找到可行路径，尤其是在复杂环境中。
核心思路：HyRRT-Connect的核心思路是采用双向搜索策略，同时从起始状态和目标状态出发，分别构建两棵RRT树。通过在前向和后向两个方向上同时探索状态空间，可以更快地找到连接起始状态和目标状态的路径。此外，该算法利用混合时间域上的函数来描述系统的运动，并确保生成的运动规划满足混合动力系统的动力学约束。
技术框架：HyRRT-Connect算法的主要流程如下： 1. 初始化：分别从起始状态和目标状态创建两棵RRT树，分别称为前向树和后向树。 2. 迭代扩展：在每次迭代中，随机选择一个状态作为目标，然后分别从前向树和后向树中选择离目标状态最近的节点，并尝试向目标状态扩展。 3. 连接：如果在前向树和后向树的扩展过程中，检测到两棵树的节点足够接近，则尝试连接这两棵树。 4. 路径重建：如果成功连接了两棵树，则通过反转和连接在混合时间域上定义的函数来构建完整的运动规划。 5. 不连续性消除：为了消除由于前向和后向部分运动规划之间可能存在的不连续性，通过从前向部分运动规划的最终状态开始进行混合时间前向仿真来重建后向部分运动规划。
关键创新：该算法的关键创新在于以下几点： 1. 双向搜索策略：通过同时从起始状态和目标状态出发进行搜索，加速了规划过程。 2. 混合时间域上的函数连接：利用混合时间域上的函数来描述系统的运动，并确保生成的运动规划满足混合动力系统的动力学约束。 3. 不连续性消除机制：通过前向仿真重建后向部分运动规划，消除了由于前向和后向部分运动规划之间可能存在的不连续性。
关键设计：算法的关键设计包括： 1. 距离度量：需要定义合适的距离度量来衡量状态之间的距离，以便选择离目标状态最近的节点。 2. 扩展策略：需要设计有效的扩展策略，以确保RRT树能够有效地探索状态空间。 3. 连接条件：需要定义合适的连接条件，以判断前向树和后向树的节点是否足够接近，可以进行连接。 4. 仿真步长：在进行前向仿真以重建后向部分运动规划时，需要选择合适的仿真步长，以确保仿真的精度和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在受驱动的弹跳球系统和行走机器人示例上进行实验，验证了HyRRT-Connect算法的有效性。实验结果表明，与传统的单向RRT算法相比，HyRRT-Connect算法能够显著提高运动规划的计算效率。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示和分析，证明了该算法在解决混合动力系统运动规划问题上的优势。
🎯 应用场景
HyRRT-Connect算法可应用于各种混合动力系统的运动规划，例如：机器人导航、自动驾驶、步态规划、以及其他涉及离散事件和连续动力学交互的系统。该算法能够提高运动规划的效率和可靠性，从而在实际应用中具有重要的价值。未来，该算法可以进一步扩展到处理更复杂的混合动力系统，并与其他优化技术相结合，以实现更高效的运动规划。
📄 摘要（原文）
This paper proposes a bidirectional rapidly-exploring random trees (RRT) algorithm to solve the motion planning problem for hybrid systems. The proposed algorithm, called HyRRT-Connect, propagates in both forward and backward directions in hybrid time until an overlap between the forward and backward propagation results is detected. Then, HyRRT-Connect constructs a motion plan through the reversal and concatenation of functions defined on hybrid time domains, ensuring that the motion plan satisfies the given hybrid dynamics. To address the potential discontinuity along the flow caused by tolerating some distance between the forward and backward partial motion plans, we reconstruct the backward partial motion plan by a forward-in-hybrid-time simulation from the final state of the forward partial motion plan. effectively eliminating the discontinuity. The proposed algorithm is applied to an actuated bouncing ball system and a walking robot example to highlight its computational improvement.