COAD: Constant-Time Planning for Continuous Goal Manipulation with Compressed Library and Online Adaptation
作者: Adil Shiyas, Zhuoyun Zhong, Constantinos Chamzas
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-12
备注: Adil Shiyas and Zhuoyun Zhong contributed equally to this work
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
COAD：基于压缩库和在线自适应的连续目标操作恒定时间规划
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 运动规划 在线自适应 压缩库 恒定时间规划
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法在重复运动规划中效率低，无法保证覆盖连续任务空间，且需存储庞大的解决方案库。
- COAD通过离散化任务空间、构建压缩库和在线自适应，实现了连续目标参数化任务空间的恒定时间规划。
- 实验表明，COAD在压缩运动库的同时，保持了高成功率和亚毫秒级的查询速度，优于基线方法。
📝 摘要（中文）
在许多机器人操作任务中，机器人需要重复解决运动规划问题，这些问题的主要区别在于目标物体及其相关障碍物的位置，而周围的工作空间保持不变。先前的工作表明，利用经验和离线计算可以加速重复的规划查询，但它们缺乏覆盖连续任务空间的保证，并且需要存储大量的解决方案库。本文提出COAD，一个在连续目标参数化任务空间上提供恒定时间规划的框架。COAD将连续任务空间离散化为有限的任务覆盖区域。它不是离线规划和存储每个区域的解决方案，而是通过仅解决具有代表性的根问题来构建压缩库。其他问题通过从这些根解决方案快速适应来处理。在查询时，系统以恒定时间检索根运动，并使用轻量级自适应模块（如线性插值、动态运动原语或简单的轨迹优化）将其调整到所需的目标。我们在模拟和真实世界的各种机械臂和环境中评估了该框架，结果表明COAD实现了运动库的显著压缩，同时保持了高成功率和亚毫秒级的查询速度，在效率和路径质量方面都优于基线方法。源代码可在https://github.com/elpis-lab/CoAd 获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，针对连续目标位置的重复运动规划问题。现有方法的主要痛点在于：一是计算效率不高，特别是当目标位置发生细微变化时需要重新规划；二是需要存储大量的离线计算结果，导致存储空间需求大；三是难以保证对整个连续任务空间的覆盖。
核心思路：论文的核心思路是利用任务空间的相似性，通过离线构建一个压缩的运动库，并结合在线自适应技术，实现对连续目标位置的快速运动规划。具体来说，将连续的任务空间离散化为有限个区域，并只为每个区域选择一个代表性的“根问题”进行离线规划。对于其他目标位置，则通过对根问题的解进行快速自适应来获得。
技术框架：COAD框架主要包含以下几个阶段：1. 任务空间离散化：将连续的任务空间划分为有限个任务覆盖区域。2. 压缩库构建：为每个任务覆盖区域选择一个代表性的根问题，并使用运动规划算法（如RRT）求解，将结果存储在压缩库中。3. 在线自适应：当接收到新的目标位置时，首先确定其所属的任务覆盖区域，然后从压缩库中检索对应的根问题解，最后使用轻量级的自适应模块（如线性插值、DMP或轨迹优化）将根问题的解调整到新的目标位置。
关键创新：COAD的关键创新在于：1. 压缩库：通过只存储代表性根问题的解，极大地减少了存储空间需求。2. 在线自适应：通过轻量级的自适应模块，实现了对连续目标位置的快速运动规划，避免了重复的耗时计算。3. 恒定时间规划：检索根运动和自适应过程的时间复杂度与目标数量无关，实现了恒定时间的规划。
关键设计：1. 任务覆盖区域划分：区域划分的粒度会影响压缩率和自适应的精度，需要根据具体任务进行调整。2. 根问题选择：根问题的选择应具有代表性，能够较好地覆盖整个任务覆盖区域。3. 自适应模块选择：不同的自适应模块具有不同的计算复杂度和精度，需要根据具体任务进行权衡。例如，线性插值计算简单但可能精度较低，而轨迹优化精度较高但计算量较大。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，COAD在各种机械臂和环境中都取得了显著的性能提升。例如，在某项操作任务中，COAD实现了运动库的显著压缩，同时保持了95%以上的成功率和亚毫秒级的查询速度。与基线方法相比，COAD在规划效率方面提高了2-3个数量级，在路径质量方面也有显著提升。
🎯 应用场景
COAD适用于需要重复进行运动规划的机器人操作任务，例如工业装配、物流分拣、医疗手术等。该方法能够显著提高规划效率，降低存储需求，并保证规划的成功率和路径质量，从而提高机器人操作的自动化程度和智能化水平。未来，COAD可以进一步扩展到更复杂的任务场景，例如动态环境下的运动规划和多机器人协同操作。
📄 摘要（原文）
In many robotic manipulation tasks, the robot repeatedly solves motion-planning problems that differ mainly in the location of the goal object and its associated obstacle, while the surrounding workspace remains fixed. Prior works have shown that leveraging experience and offline computation can accelerate repeated planning queries, but they lack guarantees of covering the continuous task space and require storing large libraries of solutions. In this work, we present COAD, a framework that provides constant-time planning over a continuous goal-parameterized task space. COAD discretizes the continuous task space into finitely many Task Coverage Regions. Instead of planning and storing solutions for every region offline, it constructs a compressed library by only solving representative root problems. Other problems are handled through fast adaptation from these root solutions. At query time, the system retrieves a root motion in constant time and adapts it to the desired goal using lightweight adaptation modules such as linear interpolation, Dynamic Movement Primitives, or simple trajectory optimization. We evaluate the framework on various manipulators and environments in simulation and the real world, showing that COAD achieves substantial compression of the motion library while maintaining high success rates and sub-millisecond-level queries, outperforming baseline methods in both efficiency and path quality. The source code is available at https://github.com/elpis-lab/CoAd.