Multi-Robot Motions in Milliseconds: Vector-Accelerated Primitives for Sampling-Based Planning

📄 arXiv: 2604.23960v1 📥 PDF

作者: James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-27

💡 一句话要点

提出向量加速的多机器人运动规划方法，实现毫秒级求解

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人运动规划 向量加速 SIMD并行 运动验证 冲突检测

📋 核心要点

  1. 多机器人运动规划面临计算复杂度高的挑战，尤其是在验证运动可行性和检测冲突时。
  2. 利用SIMD并行性，设计向量加速原语MotVal和FFC，加速运动验证和冲突检测。
  3. 实验表明，该方法显著提升了多机器人运动规划速度，部分场景达到毫秒级，加速比高达850倍。

📝 摘要（中文）

本文将向量加速运动规划（VAMP）框架扩展到多机器人运动规划（MRMP）领域。我们开发了两个向量加速原语：多机器人运动验证（MotVal）和FindFirstConflict（FFC），它们利用多机器人领域内的SIMD并行性。在纯多机器人运动验证测试中，验证时间实现了超过1100倍的加速。此外，我们修改了一组具有代表性的MRMP算法以使用这些新的原语。研究了每种算法在机械臂、刚体和异构团队场景中的相对加速，在某些情况下，可以在毫秒级内生成多机器人解决方案，并且在许多情况下，规划时间加速超过850倍。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人运动规划（MRMP）旨在为多个机器人在共享环境中找到无碰撞的运动轨迹。现有方法在运动验证和冲突检测方面计算成本高昂，尤其是在高维空间和复杂环境中，限制了规划速度和实时性。

核心思路：论文的核心思路是利用单指令多数据（SIMD）并行性，通过向量化操作加速运动验证和冲突检测。通过并行处理多个机器人的运动状态，显著减少计算时间。

技术框架：该方法基于向量加速运动规划（VAMP）框架，并针对多机器人场景进行了扩展。主要包含以下模块：1) 多机器人运动验证（MotVal）：并行验证多个机器人的运动轨迹是否可行。2) FindFirstConflict（FFC）：快速检测多个机器人之间是否存在冲突。3) 集成到现有的MRMP算法中：将MotVal和FFC原语集成到现有的采样式MRMP算法中，例如PRM、RRT等。

关键创新：关键创新在于设计了适用于多机器人运动规划的向量加速原语MotVal和FFC。这些原语能够充分利用SIMD指令集，实现高度并行的运动验证和冲突检测，从而显著提升规划速度。与传统方法相比，该方法避免了对每个机器人和每个时间步进行单独计算，而是通过向量化操作一次性处理多个机器人和多个时间步。

关键设计：MotVal和FFC原语的具体实现依赖于底层硬件的SIMD指令集（例如AVX2）。关键设计包括：1) 数据布局：将多个机器人的运动状态以向量化的方式存储，以便SIMD指令能够并行处理。2) 冲突检测算法：设计高效的向量化冲突检测算法，例如基于包围盒的碰撞检测。3) 参数设置：根据具体的机器人模型和环境复杂度，调整向量化的粒度，以获得最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在纯多机器人运动验证测试中，该方法实现了超过1100倍的加速。将该方法集成到现有的MRMP算法后，在机械臂、刚体和异构团队场景中，规划时间加速超过850倍，某些情况下可以在毫秒级内生成多机器人解决方案。这些结果表明，该方法能够显著提升多机器人运动规划的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多机器人协作场景，例如：自动化仓库中的多机器人协同搬运、无人驾驶车队中的协同驾驶、以及手术机器人辅助手术等。通过提升多机器人运动规划的速度和效率，可以实现更快速、更可靠的多机器人系统，从而提高生产效率、降低运营成本，并改善用户体验。

📄 摘要（原文）

In this paper, we extend the recent Vector-Accelerated Motion Planning (VAMP) framework to multi-robot motion planning (MRMP). We develop two vector-accelerated primitives, multi-robot MotionValidation (MotVal) and FindFirstConflict (FFC), which exploit SIMD parallelism within the multi-robot domain. On pure multi-robot motion validation tests, this achieves over 1100X speedup in validation time. Additionally, we modify a representative set of MRMP algorithms to use these new primitives. The relative speedup for each algorithm is studied on scenarios with manipulator, rigid body, and heterogeneous teams with some instances producing multi-robot solutions in the order of milliseconds and, in many cases, shows planning time speedups of over 850X.