ParaMaP: Parallel Mapping and Collision-free Motion Planning for Reactive Robot Manipulation

📄 arXiv: 2512.22575v1 📥 PDF

作者: Xuewei Zhang, Bailing Tian, Kai Zheng, Yulin Hui, Junjie Lu, Zhiyu Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-27

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ParaMaP：面向反应式机器人操作的并行地图构建与无碰撞运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 机器人操作 运动规划 碰撞避免 模型预测控制 欧几里得距离变换 GPU加速 并行计算

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在未知环境中进行实时无碰撞的机器人操作，主要挑战在于持续的感知更新和频繁的在线重规划。
  2. ParaMaP框架的核心在于并行处理地图构建和运动规划，利用GPU加速的EDT和SMPC，实现高效的实时重规划。
  3. 通过仿真和真实实验，验证了ParaMaP框架在7自由度机器人机械臂上的有效性，能够实现快速准确的运动规划。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种并行地图构建与运动规划框架，旨在解决未知环境中机器人操作的实时性和无碰撞运动规划难题。该框架紧密结合了基于欧几里得距离变换（EDT）的环境表示与基于采样的模型预测控制（SMPC）规划器。在地图构建方面，利用GPU加速的EDT构建稠密距离场表示，并采用机器人掩码更新机制，以防止在线感知过程中出现错误的自碰撞检测。在规划方面，将运动生成建模为具有统一目标函数的随机优化问题，并通过在SMPC框架内并行评估大量候选轨迹来高效求解，其中包含在SE(3)上定义的几何一致性位姿跟踪度量，以确保快速准确地收敛到目标位姿。整个地图构建和规划流程在GPU上实现，以支持高频率的重规划。通过对7自由度机器人机械臂进行的大量仿真和真实实验验证了所提出框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：在未知环境中，机器人操作需要实时感知环境变化并进行无碰撞的运动规划。现有的方法通常难以兼顾实时性和安全性，尤其是在需要频繁进行在线重规划时，计算负担会显著增加，导致响应延迟和潜在的碰撞风险。

核心思路：ParaMaP的核心思路是将地图构建和运动规划并行化，充分利用GPU的并行计算能力，加速环境表示和运动轨迹的评估。通过基于EDT的距离场表示，能够快速进行碰撞检测，并结合SMPC框架，实现高效的在线重规划。

技术框架：ParaMaP框架主要包含两个并行运行的模块：地图构建模块和运动规划模块。地图构建模块使用GPU加速的EDT算法，根据传感器数据构建环境的距离场表示，并使用机器人掩码更新机制防止自碰撞。运动规划模块采用SMPC框架，将运动生成建模为随机优化问题，通过并行评估大量候选轨迹，找到最优的无碰撞轨迹。两个模块通过共享内存进行数据交换，实现紧密集成。

关键创新：ParaMaP的关键创新在于将GPU加速的EDT和SMPC框架紧密结合，实现了并行化的地图构建和运动规划。此外，机器人掩码更新机制有效地避免了在线感知过程中的错误自碰撞检测。在SMPC框架中，引入了在SE(3)上定义的几何一致性位姿跟踪度量，加速了目标位姿的收敛。

关键设计：在地图构建模块中，EDT算法的实现充分利用了GPU的并行计算能力，通过合理的线程分配和数据布局，实现了高效的距离场计算。在运动规划模块中，SMPC框架的优化目标函数综合考虑了目标位姿的跟踪误差、运动平滑性和碰撞避免等因素。几何一致性位姿跟踪度量采用李群李代数表示，能够更准确地描述位姿之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ParaMaP框架能够实现高频率的重规划，显著提高了机器人的响应速度和安全性。在仿真和真实实验中，ParaMaP能够成功完成复杂的操作任务，例如在拥挤环境中抓取物体，并避免与障碍物发生碰撞。与传统的串行方法相比，ParaMaP在规划速度和成功率方面均有显著提升。

🎯 应用场景

ParaMaP框架适用于需要在未知或动态环境中进行实时操作的机器人应用，例如：仓库拣选、装配线操作、医疗机器人辅助手术、以及搜索救援等。该框架能够提高机器人的自主性和适应性，使其能够在复杂环境中安全高效地完成任务，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Real-time and collision-free motion planning remains challenging for robotic manipulation in unknown environments due to continuous perception updates and the need for frequent online replanning. To address these challenges, we propose a parallel mapping and motion planning framework that tightly integrates Euclidean Distance Transform (EDT)-based environment representation with a sampling-based model predictive control (SMPC) planner. On the mapping side, a dense distance-field-based representation is constructed using a GPU-based EDT and augmented with a robot-masked update mechanism to prevent false self-collision detections during online perception. On the planning side, motion generation is formulated as a stochastic optimization problem with a unified objective function and efficiently solved by evaluating large batches of candidate rollouts in parallel within a SMPC framework, in which a geometrically consistent pose tracking metric defined on SE(3) is incorporated to ensure fast and accurate convergence to the target pose. The entire mapping and planning pipeline is implemented on the GPU to support high-frequency replanning. The effectiveness of the proposed framework is validated through extensive simulations and real-world experiments on a 7-DoF robotic manipulator. More details are available at: https://zxw610.github.io/ParaMaP.