Optimal Kinodynamic Motion Planning Through Anytime Bidirectional Heuristic Search with Tight Termination Condition

📄 arXiv: 2604.11587v1 📥 PDF

作者: Yi Wang, Bingxian Mu, Shahab Shokouhi, May-Win Thein

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-13

💡 一句话要点

提出BTIT*算法，通过双向启发式搜索实现运动规划的渐近最优和快速求解

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 双向搜索 启发式搜索 渐近最优 机器人 路径规划 终止条件

📋 核心要点

  1. 现有运动规划算法在复杂运动学约束下，难以兼顾最优性和快速求解，尤其是在高维空间中。
  2. BTIT*算法采用双向启发式搜索策略，并引入高效的终止条件，实现运动规划的渐近最优和快速收敛。
  3. 实验结果表明，BTIT*在时间和收敛性方面优于现有算法，尤其是在高维运动学规划问题中。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为双向紧致信息树（BTIT）的渐近最优运动规划算法。该算法融合了随时双向启发式搜索（Bi-HS），并确保了“中间相遇”特性（MMP）和最优性（MM-optimality）。BTIT是首个利用高效评估的终止条件，从而在基于批处理采样的运动规划中实现“即时”提前终止的随时MEET风格算法。实验表明，在4D双积分器模型和10D线性化四旋翼飞行器这两个运动学基准测试中，BTIT*比代表性的“非惰性”信息批处理规划器实现了更快的首次解时间，并提高了收敛速度。源代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具有运动学约束的运动规划问题，特别是在高维空间中，现有方法通常难以在求解时间和解的质量之间取得平衡。传统的采样方法可能收敛速度慢，而启发式方法可能陷入局部最优。因此，需要一种既能保证解的渐近最优性，又能快速找到可行解的运动规划算法。

核心思路：BTIT*的核心思路是结合双向搜索和启发式信息，同时利用高效的终止条件来加速算法的收敛。双向搜索从起点和终点同时进行搜索，从而更快地找到连接两个状态的路径。启发式信息引导搜索方向，提高搜索效率。高效的终止条件允许算法在找到足够好的解时提前终止，避免不必要的计算。

技术框架：BTIT*算法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 初始化：分别从起点和终点构建两棵搜索树；2) 采样：在状态空间中进行采样，并根据启发式信息选择有希望的样本；3) 连接：尝试将新样本连接到已有的搜索树中，并更新树的结构；4) 优化：对已找到的路径进行优化，提高解的质量；5) 终止判断：根据预设的终止条件判断是否可以提前终止算法。

关键创新：BTIT算法的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了双向启发式搜索策略，加速了搜索过程；2) 引入了高效的终止条件，允许算法在找到足够好的解时提前终止；3) 保证了算法的渐近最优性，即随着采样数量的增加，解的质量会逐渐逼近最优解。与现有方法的本质区别在于，BTIT能够在保证解的质量的同时，显著提高求解速度。

关键设计：BTIT*算法的关键设计包括：1) 启发式函数的选择：启发式函数用于评估从当前状态到目标状态的代价，选择合适的启发式函数可以有效地引导搜索方向；2) 终止条件的设置：终止条件用于判断算法是否可以提前终止，需要根据具体问题进行调整，以在求解时间和解的质量之间取得平衡；3) 采样策略的选择：采样策略决定了在状态空间中如何选择样本，不同的采样策略可能会影响算法的收敛速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在4D双积分器模型和10D线性化四旋翼飞行器这两个运动学基准测试中，BTIT算法比代表性的“非惰性”信息批处理规划器实现了更快的首次解时间，并提高了收敛速度。具体而言，BTIT在首次找到可行解的时间上显著优于其他算法，并且随着时间的推移，BTIT*能够更快地收敛到更优的解。

🎯 应用场景

BTIT*算法可应用于各种需要进行运动规划的场景，例如自动驾驶、机器人导航、无人机路径规划等。该算法能够快速找到高质量的运动轨迹，提高系统的效率和安全性。未来，该算法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如动态环境下的运动规划、多机器人协同规划等。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Bidirectional Tight Informed Trees (BTIT), an asymptotically optimal kinodynamic sampling-based motion planning algorithm that integrates an anytime bidirectional heuristic search (Bi-HS) and ensures the \emph{meet-in-the-middle} property (MMP) and optimality (MM-optimality). BTIT is the first anytime MEET-style algorithm to utilize termination conditions that are efficient to evaluate and enable early termination \emph{on-the-fly} in batch-wise sampling-based motion planning. Experiments show that BTIT* achieves strongly faster time-to-first-solution and improved convergence than representative \emph{non-lazy} informed batch planners on two kinodynamic benchmarks: a 4D double-integrator model and a 10D linearized Quadrotor. The source code is available here.