A Multimodal Stochastic Planning Approach for Navigation and Multi-Robot Coordination

📄 arXiv: 2509.19168v1 📥 PDF

作者: Mark Gonzales, Ethan Oh, Joseph Moore

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-23

备注: 8 Pages, 7 Figures

💡 一句话要点

提出一种多模态随机规划方法，用于导航和多机器人协调。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态规划 随机规划 机器人导航 多机器人协调 交叉熵方法

📋 核心要点

  1. 现有导航和多机器人协调方法易陷入局部最优，探索能力不足，难以应对复杂环境。
  2. 该方法通过优化多模态策略分布，增强了对局部最小值的鲁棒性，并促进了对解空间的有效探索。
  3. 数值模拟和硬件实验表明，该方法在陷阱环境和多机器人避碰中显著提高了成功率，验证了实时可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于后退视界、基于采样的规划器，能够推理多模态策略分布。通过使用交叉熵方法优化通用代价函数下的多模态策略，我们的方法提高了对局部最小值的鲁棒性，并促进了对解空间的有效探索。我们展示了我们的方法自然地扩展到多机器人无碰撞规划，使智能体能够共享不同的候选策略以避免死锁，并允许团队最小化全局目标，而不会产生集中式优化的计算复杂性。数值模拟表明，采用多种模式显著提高了在陷阱环境和多机器人避碰中的成功率。硬件实验进一步验证了该方法的实时可行性和实际性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人导航和多机器人协调中的规划问题，尤其是在复杂环境中，传统方法容易陷入局部最优，导致规划失败或效率低下。现有的集中式优化方法计算复杂度高，难以扩展到大规模多机器人系统。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态策略分布来表示规划结果，并使用交叉熵方法进行优化。通过维护多个候选策略，算法能够更好地探索解空间，避免陷入局部最优。多模态策略也使得机器人能够更好地应对不确定性和环境变化。

技术框架：该方法采用后退视界规划（Receding Horizon Planning）框架，在每个规划周期内，算法首先采样生成多个候选策略，然后使用交叉熵方法迭代优化这些策略，使其适应环境和任务目标。优化后的策略被用于控制机器人的运动，并在下一个规划周期重复该过程。对于多机器人系统，每个机器人独立进行规划，并通过共享候选策略来避免碰撞和死锁。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用多模态策略分布进行规划。与传统的单模态规划方法相比，多模态策略能够更好地表示复杂环境下的多种可行方案，从而提高规划的鲁棒性和效率。此外，通过共享候选策略，多机器人系统能够实现去中心化的协同规划，避免了集中式优化的计算瓶颈。

关键设计：论文使用交叉熵方法来优化多模态策略分布。交叉熵方法是一种迭代优化算法，通过不断更新策略分布的参数，使其逼近最优策略。具体来说，算法首先从一个初始策略分布中采样生成多个候选策略，然后根据这些策略的代价函数值，选择一部分优秀的策略，并使用这些策略来更新策略分布的参数。这个过程不断重复，直到策略分布收敛到最优解。

📊 实验亮点

数值模拟结果表明，该方法在陷阱环境中比传统单模态规划方法提高了显著的成功率。在多机器人避碰实验中，该方法能够有效地避免死锁，并实现高效的协同运动。硬件实验验证了该方法在实际机器人平台上的实时可行性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人导航和多机器人协作场景，例如仓库自动化、物流配送、搜索救援、环境监测等。通过提高机器人在复杂环境中的导航能力和多机器人之间的协调效率，可以显著提升这些应用的性能和可靠性，并降低运营成本。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a receding-horizon, sampling-based planner capable of reasoning over multimodal policy distributions. By using the cross-entropy method to optimize a multimodal policy under a common cost function, our approach increases robustness against local minima and promotes effective exploration of the solution space. We show that our approach naturally extends to multi-robot collision-free planning, enables agents to share diverse candidate policies to avoid deadlocks, and allows teams to minimize a global objective without incurring the computational complexity of centralized optimization. Numerical simulations demonstrate that employing multiple modes significantly improves success rates in trap environments and in multi-robot collision avoidance. Hardware experiments further validate the approach's real-time feasibility and practical performance.