VAMP-MR: Vector-Accelerated Motion Planning and Execution for Multi-Robot-Arms
作者: Philip Huang, Chenrui Gao, Jiaoyang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-15
备注: 8 pages, 6 figures, 3 tables. To appear in the Proceedings of IROS 2026
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出VAMP-MR以解决多机器人臂运动规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 多机器人系统 运动规划 碰撞检测 向量化技术 工业自动化 智能制造
📋 核心要点
- 现有的运动规划方法在处理多机器人臂任务时，计算时间长且难以满足实时性要求。
- 本文提出了一种结合经典规划算法与向量化碰撞检测的新型运动规划器，显著提升了运动生成速度。
- 实验结果表明，所提方法在运动规划和执行后处理上实现了高达100倍的加速，具有显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
多机器人臂运动规划是工业任务中部署多个操控器的关键挑战。现有的基于搜索和采样的求解器通常需要大量计算时间来生成适合安全执行的无碰撞高质量运动。本文提出了一套新的多机器人臂运动规划器，能够实现近实时的运动生成，结合了经典规划算法与先进的向量化碰撞检测技术。基于CPU SIMD指令，我们的新规划器加速了主要瓶颈——碰撞检测，并在多臂操作任务的运动规划和执行后处理上实现了高达两个数量级的加速。我们还发布了实现代码，以降低多机器人臂规划和操作问题的研究与开发门槛。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多机器人臂的运动规划问题，现有方法在碰撞检测和运动生成上存在计算时间长、实时性差的痛点。
核心思路：通过结合经典的运动规划算法与基于CPU SIMD指令的向量化碰撞检测技术，提升运动规划的效率，实现近实时的运动生成。
技术框架：整体架构包括运动规划模块和碰撞检测模块，运动规划模块负责生成初步路径，碰撞检测模块则利用向量化技术快速验证路径的可行性。
关键创新：最重要的创新在于将向量化技术应用于碰撞检测，显著加速了这一瓶颈环节，使得整体运动规划速度大幅提升。
关键设计：在碰撞检测中采用了SIMD指令集，优化了数据处理流程，确保在高并发情况下仍能保持高效的计算性能。通过合理的参数设置和算法优化，进一步提升了运动规划的质量与速度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，VAMP-MR在运动规划和执行后处理上实现了高达100倍的加速，相比于传统方法，显著提升了多机器人臂的运动生成效率。这一成果为实时多机器人系统的应用提供了强有力的支持。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、机器人协作和智能制造等。通过提升多机器人臂的运动规划效率，可以在复杂的生产环境中实现更高效的任务执行，降低人工干预，提高生产灵活性和安全性。未来，该技术有望在更多领域得到推广与应用。
📄 摘要（原文）
Multi-robot-arm motion planning is a key challenge in deploying multiple manipulators for industrial tasks such as manufacturing. Existing search-based and sampling-based solvers often require significant computation time to produce collision-free, high-quality motions suitable for safe real-world execution. In this work, we introduce a new suite of multi-robot-arm motion planners capable of near real-time motion generation, combining classical planning algorithms with state-of-the-art vectorized collision-checking techniques. Based on CPU SIMD instructions, our new planners accelerate their primary bottleneck, collision checking, and achieve up to two orders of magnitude speedup in both motion planning and execution postprocessing for multi-arm manipulation tasks. We also release our implementation to lower the barrier for research and development of multi-robot-arm planning and manipulation problems. Code is available at https://vamp-mr.github.io/vamp-mr