Fast Motion Planning for Non-Holonomic Mobile Robots via a Rectangular Corridor Representation of Structured Environments
作者: Alejandro Gonzalez-Garcia, Sebastiaan Wyns, Sonia De Santis, Jan Swevers, Wilm Decré
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-10
备注: ICRA 2026
💡 一句话要点
提出基于矩形走廊表示的快速非完整移动机器人运动规划方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 非完整机器人 矩形走廊 自由空间分解 结构化环境
📋 核心要点
- 传统栅格规划器扩展性差，运动学可行规划器计算负担重，难以满足复杂环境下的快速规划需求。
- 提出一种确定性的自由空间分解方法，构建重叠矩形走廊的紧凑图，有效缩减搜索空间。
- 通过仿真和物理机器人实验验证，表明该框架能够实现高效的大规模导航，并开源。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种完整的框架，用于在高度复杂但结构化的环境中，对非完整自主移动机器人进行快速运动规划。传统的基于栅格的规划器在可扩展性方面存在困难，而许多运动学可行的规划器由于其搜索空间的复杂性而带来了巨大的计算负担。为了克服这些限制，我们的方法引入了一种确定性的自由空间分解，该分解创建了一个由重叠矩形走廊组成的紧凑图。这种方法能够在不牺牲路径分辨率的情况下显著减少搜索空间。该框架随后通过找到一系列矩形并使用分析规划器生成接近时间最优的、运动学上可行的轨迹来执行在线运动规划。最终得到了一种用于大规模导航的高效解决方案。我们通过广泛的仿真和物理机器人验证了我们的框架。该实现已作为开源软件公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非完整移动机器人在复杂结构化环境中进行快速运动规划的问题。现有方法，如基于栅格的规划器，在处理大规模环境时面临可扩展性问题；而运动学可行的规划器，由于搜索空间庞大，计算成本过高，难以满足实时性要求。
核心思路：论文的核心思路是利用结构化环境的特点，将自由空间分解为一系列重叠的矩形走廊，构建一个紧凑的图结构。这样可以在保证路径分辨率的前提下，显著减少搜索空间，从而提高规划效率。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 自由空间分解：将环境分解为一系列重叠的矩形走廊。2) 图构建：基于矩形走廊构建一个图，其中节点代表矩形，边代表相邻矩形之间的连接关系。3) 路径搜索：在图上搜索一条从起点到终点的矩形序列。4) 轨迹生成：使用分析规划器，在找到的矩形序列中生成一条运动学可行的、接近时间最优的轨迹。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种确定性的自由空间分解方法，能够有效地利用结构化环境的几何信息，将复杂的自由空间表示为一系列简单的矩形走廊。与传统的栅格地图相比，矩形走廊表示更加紧凑，能够显著减少搜索空间。与基于采样的规划器相比，该方法是确定性的，能够保证规划结果的可靠性。
关键设计：矩形走廊的生成算法是关键。具体实现细节（例如，如何确定矩形的大小和位置，如何处理障碍物等）在论文中应该有详细描述。此外，分析规划器的设计也至关重要，需要保证生成的轨迹满足机器人的运动学约束，并且尽可能地接近时间最优。
📊 实验亮点
论文通过仿真和物理机器人实验验证了该框架的有效性。实验结果表明，该方法能够在复杂环境中实现快速、高效的运动规划。虽然具体性能数据未在摘要中给出，但强调了其在大规模导航中的高效性，并开源了代码，方便其他研究者复现和改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于仓储物流、自动驾驶、服务机器人等领域。在这些场景中，机器人需要在复杂的结构化环境中进行快速、高效的导航。该方法能够显著提高机器人的运动规划效率，降低计算成本，从而提高机器人的自主性和智能化水平。未来，该方法还可以扩展到其他类型的机器人，例如无人机、水下机器人等。
📄 摘要（原文）
We present a complete framework for fast motion planning of non-holonomic autonomous mobile robots in highly complex but structured environments. Conventional grid-based planners struggle with scalability, while many kinematically-feasible planners impose a significant computational burden due to their search space complexity. To overcome these limitations, our approach introduces a deterministic free-space decomposition that creates a compact graph of overlapping rectangular corridors. This method enables a significant reduction in the search space, without sacrificing path resolution. The framework then performs online motion planning by finding a sequence of rectangles and generating a near-time-optimal, kinematically-feasible trajectory using an analytical planner. The result is a highly efficient solution for large-scale navigation. We validate our framework through extensive simulations and on a physical robot. The implementation is publicly available as open-source software.