cpRRTC: GPU-Parallel RRT-Connect for Constrained Motion Planning

📄 arXiv: 2505.06791v1 📥 PDF

作者: Jiaming Hu, Jiawei Wang, Henrik Christensen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-11

💡 一句话要点

提出基于GPU并行和NVRTC的cpRRTC算法，加速约束条件下的机器人运动规划。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 GPU并行计算 NVRTC 约束运动规划 机器人

📋 核心要点

  1. 现有基于GPU的运动规划方法在处理复杂机器人模型和环境时面临挑战，尤其是在存在约束条件的情况下。
  2. 论文提出cpRRTC算法，利用NVRTC进行运行时编译，从而能够高效处理高复杂度的约束运动规划问题。
  3. 实验结果表明，cpRRTC算法在性能上优于现有的GPU并行运动规划方法，尤其是在复杂场景下。

📝 摘要（中文）

运动规划是机器人学中的一个基本问题，它涉及生成机器人可遵循的可行轨迹。并行计算的最新进展，特别是通过CPU和GPU架构，已显著减少了规划时间，使其达到毫秒级。然而，约束条件下的运动规划，尤其是在GPU上使用基于采样的方法，仍未得到充分探索。先前的工作，如pRRTC，利用带有CUDA后端的跟踪编译器来加速正向运动学和碰撞检测。虽然在简单的设置中有效，但它们的方法在机器人模型或环境的复杂性增加时会遇到困难。在本文中，我们提出了一种新颖的基于GPU的框架，该框架利用NVRTC进行运行时编译，从而能够有效地处理高复杂性场景并支持约束条件下的运动规划。实验结果表明，我们的方法与现有方法相比，实现了卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂机器人模型和复杂环境下的约束运动规划问题。现有的基于GPU的运动规划方法，如pRRTC，在处理复杂场景时性能下降，因为它们依赖于预编译的CUDA代码，难以适应动态变化的环境和约束条件。

核心思路：论文的核心思路是利用NVRTC（NVIDIA Runtime Compilation）进行运行时编译。通过在运行时编译CUDA代码，可以根据具体的机器人模型、环境和约束条件进行优化，从而提高规划效率和灵活性。这种方法避免了预编译代码的局限性，能够更好地适应复杂场景。

技术框架：cpRRTC框架主要包含以下几个阶段：1) 采样：在配置空间中随机生成新的节点。2) 连接：尝试将新节点连接到已有的树中，或者将两棵树连接起来。3) 碰撞检测：检查连接过程中生成的轨迹是否与环境发生碰撞。4) 约束检查：检查轨迹是否满足给定的约束条件。NVRTC被用于加速正向运动学、碰撞检测和约束检查等关键步骤。

关键创新：最重要的技术创新点是使用NVRTC进行运行时编译。与传统的预编译方法相比，运行时编译可以根据具体的场景进行优化，从而提高性能和灵活性。此外，cpRRTC框架还针对GPU架构进行了优化，实现了高度的并行化。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，NVRTC的编译选项、采样策略、碰撞检测算法和约束检查方法等都会影响算法的性能。未来的研究可以进一步探索这些参数的优化方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，cpRRTC算法在复杂场景下的性能优于现有的GPU并行运动规划方法。具体性能数据和对比基线在摘要中未给出，但强调了cpRRTC在高复杂度场景下的卓越性能。未来的研究可以提供更详细的实验数据，例如规划时间、成功率等，并与更多基线方法进行比较。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要快速、可靠运动规划的机器人应用中，例如：自动驾驶、工业机器人、医疗机器人等。特别是在复杂环境和存在约束条件的情况下，cpRRTC算法能够提供更高效的运动规划解决方案，提高机器人的自主性和适应性。未来，该技术有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Motion planning is a fundamental problem in robotics that involves generating feasible trajectories for a robot to follow. Recent advances in parallel computing, particularly through CPU and GPU architectures, have significantly reduced planning times to the order of milliseconds. However, constrained motion planning especially using sampling based methods on GPUs remains underexplored. Prior work such as pRRTC leverages a tracking compiler with a CUDA backend to accelerate forward kinematics and collision checking. While effective in simple settings, their approach struggles with increased complexity in robot models or environments. In this paper, we propose a novel GPU based framework utilizing NVRTC for runtime compilation, enabling efficient handling of high complexity scenarios and supporting constrained motion planning. Experimental results demonstrate that our method achieves superior performance compared to existing approaches.