Motion planning in high dimensional spaces hybridizing RRT and HAR via position-direction decoupling

📄 arXiv: 2609.16810v1 📥 PDF

作者: Frederic Cazals, Nelson Feyeux

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-15

备注: 22 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出一种新方法结合RRT与HAR解决高维空间路径规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 高维空间 路径规划 随机树 机器人导航 多机器人系统 算法优化 稀疏移动策略

📋 核心要点

  1. 高维空间路径规划面临狭窄通道和小间隙的挑战，现有方法难以有效处理。
  2. 提出了一种结合RRT与HAR的新方法，通过解耦扩展点与方向来提高路径规划效率。
  3. 实验结果显示，HARF方法在复杂多机器人规划问题上比传统RRT快两个数量级，且在大多数情况下仍快2.4倍。

📝 摘要（中文）

高维空间的探索仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是在狭窄通道和小间隙的情况下。本文提出了一种新颖的基于采样的路径规划方法，结合了快速扩展随机树（RRT）和随机游走（HAR），通过将扩展点与扩展方向解耦来实现。我们展示了RRT和HAR作为一种通用算法的特例，该算法结合了用于点和方向扩展的偏差。此外，我们研究了一种稀疏移动策略，在每一步中仅移动一部分机器人，帮助RRT和HAR算法处理复杂场景。实验结果表明，我们的方法在标准笔记本电脑上能够在几秒内解决最多64个机器人和384个自由度的实例。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高维空间中的路径规划问题，现有方法在处理狭窄通道和小间隙时效率低下，难以满足复杂场景的需求。

核心思路：通过将扩展点与扩展方向解耦，结合RRT和HAR的优点，提出了一种新颖的采样路径规划方法，以提高在高维空间中的探索效率。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：扩展点的选择和扩展方向的确定。算法首先随机选择一个扩展点，然后根据特定的偏差选择扩展方向，最终生成路径。

关键创新：最重要的创新在于提出了HARF方法，它通过稀疏移动策略优化了机器人移动的效率，显著提高了在复杂场景中的路径规划速度。

关键设计：在算法设计中，设置了稀疏移动比例p_r，允许在每一步中仅移动部分机器人，从而有效处理拥挤的环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HARF方法在解决复杂多机器人规划问题时，速度比传统RRT快两个数量级，且在大多数情况下仍快2.4倍。这一显著提升展示了新方法在高维空间路径规划中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多机器人系统、自动化仓库、复杂环境中的机器人导航等。通过提高路径规划的效率，能够在实际应用中显著减少时间和资源消耗，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

The exploration of high-dimensional spaces remains a challenging problem, in particular in the presence of narrow passages and small clearances. We propose novel sampling-based path-planning methods for high-dimensional spaces combining Rapidly-exploring Random Trees (RRT) and Hit-and-Run (HAR) random walks by decoupling the point being extended from the direction of extension. We also show that RRT and HAR appear as special cases of a generic algorithm coupling the biases used for the point and direction extension, respectively. We further study a sparse-move strategy in which only a fraction p_r of the robots is moved at each step, helping both RRT and the proposed HAR algorithms handle cluttered instances. Tests are presented for two families of models: classical piano mover problems in 3D, and complex molecular systems involving tens of rigid domains moving relatively to one another -- the latter viewed as independent robots exploring the motion space SE(3)N . Within seconds on a standard laptop, our algorithms solve instances with up to 64 robots and 384 degrees of freedom. We conclude by suggesting one of our methods, HARF, as the method of choice for complex multi-robot planning problems, being up to two orders of magnitude faster than the classical RRT moving all robots at each step--when it succeeds at all, and still up to 2.4 fold faster on most instances when both use their best p_r.