Serialized Red-Green-Gray: Quicker Heuristic Validation of Edges in Dynamic Roadmap Graphs

📄 arXiv: 2603.28674v1 📥 PDF

作者: Yulie Arad, Stav Ashur, Marta Markowicz, James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-30

💡 一句话要点

提出基于GPU加速的SerRGG框架，加速动态路标图中的边验证，提升机器人运动规划效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人运动规划 动态环境 路标图 GPU加速 碰撞检测

📋 核心要点

  1. 动态环境中机器人运动规划面临障碍物频繁变化带来的挑战，传统路标图方法更新效率低。
  2. RGG框架通过保守几何近似，将路标图的边快速分类为红、绿、灰三类，减少了需要完整验证的边。
  3. SerRGG利用批量序列化和向量化技术，实现了GPU加速，相比顺序实现加速2-9倍。

📝 摘要（中文）

在机器人仓库等动态环境中进行运动规划，需要快速适应障碍物姿态的频繁变化。传统的基于路标图的方法在这种场景下表现不佳，依赖于低效的路标图重建或昂贵的碰撞检测来更新现有路标图。为了解决这些挑战，我们引入了红-绿-灰（RGG）框架，该方法建立在SPITE之上，使用保守的几何近似快速将路标图的边分类为无效（红色）、有效（绿色）或不确定（灰色）。串行RGG（SerRGG）提供了一种高性能变体，利用批量序列化和向量化来实现高效的GPU加速。实验结果表明，RGG有效地减少了需要完全验证的未知边的数量，而SerRGG与顺序实现相比实现了2-9倍的加速。几何精度和计算速度的结合使SerRGG在时间紧迫的机器人应用中非常有效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态环境中机器人运动规划时，由于障碍物姿态频繁变化导致传统路标图方法效率低下的问题。现有方法要么需要重建整个路标图，要么需要进行昂贵的碰撞检测来更新路标图，计算成本高，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是利用保守的几何近似，将路标图的边快速分类为无效（红色）、有效（绿色）或不确定（灰色）。这样可以显著减少需要进行完整碰撞检测的边的数量，从而提高路标图更新的效率。

技术框架：整体框架基于SPITE，首先使用保守的几何近似方法对路标图的边进行初步分类（RGG）。然后，对于被标记为“灰色”的边，需要进行更精确的碰撞检测。SerRGG通过批量序列化和向量化技术，将RGG的计算过程移植到GPU上进行加速。

关键创新：最重要的技术创新点在于SerRGG，它通过批量序列化和向量化，实现了RGG算法在GPU上的高效并行计算。与传统的顺序实现相比，SerRGG能够显著提高计算速度，从而更有效地处理动态环境中的运动规划问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用保守的几何近似方法，确保所有无效边都被正确标记为“红色”，避免遗漏；2) 通过批量序列化和向量化，将多个边的计算任务打包成一个大的矩阵运算，充分利用GPU的并行计算能力；3) 针对GPU的架构特点，优化了内存访问模式，减少了数据传输的开销。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，RGG框架能够有效减少需要进行完整验证的边的数量。SerRGG通过GPU加速，相比于顺序实现，能够实现2-9倍的加速。这表明SerRGG在处理动态环境中的运动规划问题时具有显著的优势，能够满足实时性要求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人仓库、自动驾驶、服务机器人等需要在动态环境中进行运动规划的领域。通过快速更新路标图，机器人能够更有效地避开障碍物，完成任务。该方法能够提升机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Motion planning in dynamic environments, such as robotic warehouses, requires fast adaptation to frequent changes in obstacle poses. Traditional roadmap-based methods struggle in such settings, relying on inefficient reconstruction of a roadmap or expensive collision detection to update the existing roadmap. To address these challenges we introduce the Red-Green-Gray (RGG) framework, a method that builds on SPITE to quickly classify roadmap edges as invalid (red), valid (green), or uncertain (gray) using conservative geometric approximations. Serial RGG provides a high-performance variant leveraging batch serialization and vectorization to enable efficient GPU acceleration. Empirical results demonstrate that while RGG effectively reduces the number of unknown edges requiring full validation, SerRGG achieves a 2-9x speedup compared to the sequential implementation. This combination of geometric precision and computational speed makes SerRGG highly effective for time-critical robotic applications.