COVER:COverage-VErified Roadmaps for Fixed-time Motion Planning in Continuous Semi-Static Environments

📄 arXiv: 2510.03875v1 📥 PDF

作者: Niranjan Kumar Ilampooranan, Constantinos Chamzas

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-04

💡 一句话要点

COVER：面向半静态环境固定时间运动规划的覆盖验证路径图

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 半静态环境 覆盖验证 路径图 固定时间规划

📋 核心要点

  1. 现有半静态环境下的运动规划方法，要么缺乏形式化保证，要么依赖于对障碍物配置的限制性离散化，难以应用于实际场景。
  2. COVER框架通过划分障碍物配置空间，并在每个分区内寻找可行路径，系统地验证路径图的可行性，从而保证固定时间内的运动规划查询。
  3. 实验结果表明，COVER在7自由度Panda机器人任务中，相比现有方法，实现了更广的覆盖范围和更高的查询成功率。

📝 摘要（中文）

在固定时间内响应运动规划查询对于机器人系统的广泛部署至关重要。半静态环境（其中大多数障碍物保持静态，但有限的障碍物可能随查询而变化）表现出结构化的可变性，可以系统地利用这种可变性，从而提供比一般运动规划问题更强的保证。然而，现有方法要么缺乏形式化保证，要么依赖于对障碍物配置的限制性离散化，限制了它们在实际领域中的适用性。本文介绍了一种新颖的框架COVER，该框架在半静态环境中增量构建覆盖验证的路径图。通过划分障碍物配置空间并求解每个分区中的可行路径，COVER系统地验证了每个分区中路径图的可行性，并保证了已验证区域内的固定时间运动规划查询。我们使用7自由度模拟Panda机器人执行桌面和货架任务来验证COVER，结果表明COVER比现有方法实现了更广泛的覆盖范围和更高的查询成功率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决半静态环境中，如何在固定时间内进行可靠的运动规划问题。现有方法的痛点在于，要么无法提供形式化保证，要么对环境进行过于简化的离散化，导致在复杂环境中性能不佳。这些方法难以在保证规划效率的同时，确保规划结果的可靠性。

核心思路：COVER的核心思路是增量式地构建一个“覆盖验证的路径图”。它将障碍物配置空间划分为多个分区，并在每个分区内寻找可行的路径。关键在于，COVER会系统地验证每个分区内的路径可行性，从而保证在已验证的区域内，可以在固定时间内找到可行的运动规划方案。这种方法避免了全局搜索，提高了效率，同时通过验证保证了可靠性。

技术框架：COVER框架主要包含以下几个阶段：1. 障碍物配置空间划分：将障碍物配置空间划分为多个分区。2. 路径规划：在每个分区内，使用现有的运动规划算法（如RRT）寻找可行路径。3. 可行性验证：对每个分区内的路径进行可行性验证，确保路径在实际环境中是可行的。4. 路径图构建与更新：将验证通过的路径添加到路径图中，并根据新的环境信息增量式地更新路径图。

关键创新：COVER的关键创新在于“覆盖验证”的概念。它不是简单地寻找一条路径，而是系统地验证路径图在特定区域内的可行性。这种方法能够提供更强的形式化保证，确保在已验证的区域内，可以在固定时间内找到可行的运动规划方案。与现有方法相比，COVER能够在更复杂的环境中提供更可靠的运动规划结果。

关键设计：COVER的关键设计包括：1. 障碍物配置空间划分策略：如何有效地划分配置空间，以平衡计算复杂度和覆盖范围。2. 可行性验证方法：如何高效地验证路径的可行性，例如使用碰撞检测算法或基于优化的方法。3. 路径图更新策略：如何根据新的环境信息增量式地更新路径图，以适应环境的变化。论文中可能涉及对这些策略的具体参数设置和算法选择，但具体细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，COVER在7自由度Panda机器人执行桌面和货架任务时，相比现有方法，实现了更广泛的覆盖范围和更高的查询成功率。具体性能数据未知，但摘要强调了COVER在复杂环境下的优越性，表明其在实际应用中具有显著优势。

🎯 应用场景

COVER框架适用于需要在半静态环境中进行快速、可靠运动规划的机器人系统，例如：仓库自动化中的机器人拣选、装配线上的机器人操作、以及家庭服务机器人等。该框架能够提高机器人在复杂环境中的适应性和可靠性，降低运动规划的计算成本，从而提升整体效率和安全性。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人应用场景，例如自动驾驶、医疗机器人等。

📄 摘要（原文）

Having the ability to answer motion-planning queries within a fixed time budget is critical for the widespread deployment of robotic systems. Semi-static environments, where most obstacles remain static but a limited set can vary across queries, exhibit structured variability that can be systematically exploited to provide stronger guarantees than in general motion-planning problems. However, prior approaches in this setting either lack formal guarantees or rely on restrictive discretizations of obstacle configurations, limiting their applicability in realistic domains. This paper introduces COVER, a novel framework that incrementally constructs a coverage-verified roadmap in semi-static environments. By partitioning the obstacle configuration space and solving for feasible paths within each partition, COVER systematically verifies feasibility of the roadmap in each partition and guarantees fixed-time motion planning queries within the verified regions. We validate COVER with a 7-DOF simulated Panda robot performing table and shelf tasks, demonstrating that COVER achieves broader coverage with higher query success rates than prior works.