SRMP: Search-Based Robot Motion Planning Library

📄 arXiv: 2509.25352v1 📥 PDF

作者: Itamar Mishani, Yorai Shaoul, Ramkumar Natarajan, Jiaoyang Li, Maxim Likhachev

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

备注: Submitted for Publication

💡 一句话要点

SRMP：面向机器人操作的、基于搜索的运动规划库，提升轨迹一致性和可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人运动规划 基于搜索算法 多机器人协作 轨迹优化 工业自动化

📋 核心要点

  1. 现有运动规划框架难以保证工业和安全关键应用所需的轨迹预测性和可重复性，限制了其在高风险场景的应用。
  2. SRMP通过基于搜索的算法，专注于生成一致且可靠的轨迹，尤其针对多机器人操作任务进行了优化。
  3. SRMP提供Python和C++ API，易于集成主流模拟器和机器人硬件，并在多种机器人系统中验证了其性能。

📝 摘要（中文）

运动规划是任何机器人系统的关键组成部分。虽然已经有了像OMPL这样强大的工具，提供了大量的运动规划算法，但现有框架在提供高风险应用所需的预测性和可重复性方面仍然存在困难，这些应用包括确保工业环境中的安全以及为机器人学习创建高质量的运动数据集。为了补充现有工具，我们推出了SRMP（基于搜索的机器人运动规划），这是一个专为机器人操作量身定制的全新软件框架。SRMP的独特之处在于它能生成一致且可靠的轨迹，并且是第一个为多机器人操作任务提供运动规划算法的软件工具。SRMP通过Python和C++ API轻松与MuJoCo、Sapien、Genesis和PyBullet等主流模拟器集成。SRMP包含一个专用的MoveIt!插件，可以立即部署在机器人硬件上，并与现有流程无缝集成。通过广泛的评估，本文证明SRMP不仅满足了工业和安全关键应用的严格要求，而且为各种机器人系统中的运动规划一致性设定了新的标准。有关SRMP文档和教程，请访问srmp.readthedocs.io。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有运动规划框架在工业和安全关键应用中，轨迹一致性和可靠性不足的问题。现有方法难以保证每次规划结果的稳定性，这对于需要精确控制和安全保障的场景是不可接受的。此外，现有工具对多机器人操作任务的支持有限。

核心思路：SRMP的核心思路是采用基于搜索的运动规划算法，通过精心设计的搜索策略和启发式函数，找到高质量、一致且可靠的轨迹。这种方法强调在规划过程中对环境和机器人状态进行更全面的考虑，从而避免局部最优解，并提高轨迹的鲁棒性。

技术框架：SRMP包含以下主要模块：1) 状态空间表示：定义机器人和环境的状态；2) 动作空间表示：定义机器人的可用动作；3) 搜索算法：实现A、ARA等搜索算法，用于在状态空间中寻找最优路径；4) 碰撞检测：用于检测机器人与环境之间的碰撞；5) 轨迹优化：对搜索得到的轨迹进行平滑和优化，以提高轨迹的质量。SRMP还提供与主流模拟器和机器人硬件的接口。

关键创新：SRMP的关键创新在于其专注于生成一致且可靠的轨迹，并首次为多机器人操作任务提供运动规划算法。它通过优化搜索策略和启发式函数，以及提供与多种模拟器和硬件的无缝集成，实现了这一目标。与现有方法相比，SRMP更注重规划结果的稳定性和可预测性。

关键设计：SRMP的关键设计包括：1) 可配置的搜索策略：允许用户根据具体任务调整搜索算法的参数，以获得最佳性能；2) 高效的碰撞检测算法：采用快速碰撞检测库，以提高规划速度；3) 轨迹平滑和优化算法：采用B样条曲线等方法，对轨迹进行平滑和优化，以提高轨迹的质量；4) 模块化的软件架构：方便用户扩展和定制SRMP的功能。

📊 实验亮点

论文通过广泛的实验评估，证明了SRMP在各种机器人系统中运动规划的一致性和可靠性方面达到了新的标准。SRMP能够生成高质量的轨迹，并且在多机器人操作任务中表现出色。此外，SRMP与主流模拟器和机器人硬件的无缝集成，使其易于部署和使用。

🎯 应用场景

SRMP适用于工业自动化、安全关键型机器人应用、多机器人协作等领域。例如，在工业环境中，SRMP可以用于规划机器人的焊接、装配等任务，提高生产效率和安全性。在医疗领域，SRMP可以用于规划手术机器人的运动轨迹，提高手术精度和减少患者创伤。此外，SRMP还可以用于生成高质量的运动数据集，用于机器人学习和强化学习。

📄 摘要（原文）

Motion planning is a critical component in any robotic system. Over the years, powerful tools like the Open Motion Planning Library (OMPL) have been developed, offering numerous motion planning algorithms. However, existing frameworks often struggle to deliver the level of predictability and repeatability demanded by high-stakes applications -- ranging from ensuring safety in industrial environments to the creation of high-quality motion datasets for robot learning. Complementing existing tools, we introduce SRMP (Search-based Robot Motion Planning), a new software framework tailored for robotic manipulation. SRMP distinguishes itself by generating consistent and reliable trajectories, and is the first software tool to offer motion planning algorithms for multi-robot manipulation tasks. SRMP easily integrates with major simulators, including MuJoCo, Sapien, Genesis, and PyBullet via a Python and C++ API. SRMP includes a dedicated MoveIt! plugin that enables immediate deployment on robot hardware and seamless integration with existing pipelines. Through extensive evaluations, we demonstrate in this paper that SRMP not only meets the rigorous demands of industrial and safety-critical applications but also sets a new standard for consistency in motion planning across diverse robotic systems. Visit srmp.readthedocs.io for SRMP documentation and tutorials.