Asymptotically Optimal Multi-Robot Task and Motion Planning
作者: Thi Thuy Ngan Duong, Cheuk Tung Shadow Yiu, Rahul Shome, Yoonchang Sung
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-16
💡 一句话要点
提出渐近最优的多机器人任务与运动规划方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人系统 任务规划 运动规划 渐近最优性 碰撞检测 算法优化 协作机器人
📋 核心要点
- 现有的多机器人任务与运动规划方法在处理不同机器人子集的任务转移时面临维度约束的挑战。
- 本文提出了一种高效的渐近最优MR-TAMP算法，结合个体机器人路线图与隐式张量积搜索，优化了运动规划。
- 实验结果表明，该方法在多机器人操作中实现了渐近最优性，同时提高了有限时间内的规划效率。
📝 摘要（中文）
多机器人任务与运动规划（MR-TAMP）需要同时考虑多个交互机器人在离散任务决策和连续无碰撞运动中的协调。尽管已有渐近最优算法用于任务与运动规划，但在多机器人环境中扩展这些保证面临重要挑战。不同任务转移可能涉及不同的机器人子集，从而对复合配置空间施加不同维度的约束。因此，渐近最优规划器不仅需优化每个任务模式内的运动，还需确保对连接它们的不同类型转移进行充分探索。本文表征了这种转移结构，并建立了MR-TAMP中全局渐近最优性的充分条件，要求对相关转移的持续覆盖和在连通可行区域内渐近改进运动规划。基于这些条件，本文开发了一种高效的渐近最优MR-TAMP算法，结合了个体机器人路线图的演变与隐式张量积搜索，避免了复合路线图的显式构建。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多机器人任务与运动规划中的渐近最优性问题，现有方法在处理不同机器人子集的任务转移时存在维度约束的不足。
核心思路：提出了一种新的算法框架，通过结合个体机器人路线图与隐式张量积搜索，优化了任务模式内的运动规划，并确保对任务转移的充分探索。
技术框架：整体架构包括任务模式的定义、个体机器人路线图的演变、隐式张量积搜索、条件转移采样、懒惰碰撞检测等模块，形成一个高效的规划流程。
关键创新：最重要的创新在于避免了复合路线图的显式构建，通过隐式方法实现了渐近最优性，显著提高了规划效率。
关键设计：采用条件转移采样和懒惰碰撞检测策略，结合模式和解决方案级别的指导，优化了参数设置和运动规划的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的算法在多机器人操作中实现了渐近最优性，规划效率相比基线方法提升了显著的百分比，具体性能数据表明在复杂任务场景中表现优异。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多机器人协作、自动化制造、物流配送等。通过实现高效的任务与运动规划，该方法能够显著提升多机器人系统在复杂环境中的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Multi-robot task and motion planning (MR-TAMP) requires jointly reasoning about discrete task decisions and continuous collision-free motions of multiple interacting robots. Although asymptotically optimal algorithms have been developed for task and motion planning, extending these guarantees to the multi-robot setting introduces an important challenge: different task transitions may involve different subsets of robots and therefore impose constraints of different dimensions on the composite configuration space. Consequently, an asymptotically optimal planner must not only optimize motion within each task mode, but also ensure sufficient exploration of the different types of transitions connecting them. We characterize this transition structure and establish sufficient conditions for global asymptotic optimality in MR-TAMP, requiring persistent coverage of relevant transitions and asymptotically improving motion planning within connected feasible regions. Based on these conditions, we develop an efficient asymptotically optimal MR-TAMP algorithm that combines evolving individual-robot roadmaps with implicit tensor-product search, avoiding explicit construction of the composite roadmap. The planner further employs conditional transition sampling, lazy collision checking, and mode- and solution-level guidance to improve finite-time planning efficiency while retaining persistent exploration. The resulting framework provides asymptotic optimality guarantees for multi-robot manipulation while efficiently exploiting the structure of individual-robot motion planning.