Faster Motion Planning via Restarts
作者: Nancy Amato, Stav Ashur, Sariel Har-Peled%
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-23 (更新: 2025-08-04)
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2503.04633
💡 一句话要点
通过重启技术加速运动规划算法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 随机化算法 Las Vegas算法 多线程优化 路径搜索 开源实现
📋 核心要点
- 现有的随机化运动规划方法在某些情况下表现不稳定，导致运行时间长且效率低下。
- 本文提出通过随机重启技术来加速Las Vegas算法，从而提高运动规划的效率和稳定性。
- 实验结果显示，新算法在运行时间、路径长度和多线程性能上均有显著提升，且实现开源，便于使用。
📝 摘要（中文）
随机化方法如PRM和RRT在运动规划中被广泛应用。然而，在某些情况下，它们的运行时间受到固有不稳定性的影响，导致即使在相对简单的实例中也出现“灾难性”的性能下降。本文应用了一些新的随机重启技术，以加速Las Vegas算法，实践中实现了显著的速度提升（在许多情况下提升因子达到3或更高）。实验表明，新算法的运行时间更短，路径更短，并且在多线程情况下的性能提升更大（相比于简单的并行实现）。我们证明了新变体的最优性。我们的实现是开源的，已在GitHub上发布，易于部署和使用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决随机化运动规划算法（如PRM和RRT）在某些情况下运行时间不稳定的问题，这种不稳定性导致了性能的显著下降。
核心思路：通过引入随机重启技术，增强Las Vegas算法的稳定性和效率，旨在减少算法的运行时间并优化路径选择。
技术框架：整体架构包括算法的初始化、重启策略的设计、路径搜索过程和结果优化等主要模块。重启策略在算法运行过程中动态调整，以应对不稳定性。
关键创新：最重要的创新在于引入了新的随机重启技术，这些技术能够有效地提高算法的运行效率，并在多线程环境中表现出更好的性能。与现有方法相比，这种设计显著减少了运行时间和路径长度。
关键设计：在参数设置上，重启的频率和条件是关键设计因素，损失函数则侧重于路径长度和计算时间的平衡，确保算法在不同场景下的适应性。算法实现时考虑了多线程的优化，提升了整体性能。
📊 实验亮点
实验结果显示，新算法在运行时间上比传统方法快3倍或更高，路径长度显著缩短，并且在多线程环境下的性能提升更为明显。这些结果表明，随机重启技术在运动规划中的应用具有显著的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶汽车、虚拟现实等需要实时运动规划的场景。通过提高运动规划算法的效率和稳定性，能够在复杂环境中实现更快速和可靠的路径规划，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Randomized methods such as PRM and RRT are widely used in motion planning. However, in some cases, their running-time suffers from inherent instability, leading to ``catastrophic'' performance even for relatively simple instances. We apply stochastic restart techniques, some of them new, for speeding up Las Vegas algorithms, that provide dramatic speedups in practice (a factor of $3$ [or larger] in many cases). Our experiments demonstrate that the new algorithms have faster runtimes, shorter paths, and greater gains from multi-threading (when compared with straightforward parallel implementation). We prove the optimality of the new variants. Our implementation is open source, available on github, and is easy to deploy and use.