MR. POP: Multi-Robot Parallel Optimizing Planner for Almost-Surely Asymptotically Optimal Planning

📄 arXiv: 2609.30644v1 📥 PDF

作者: Chih H. Huang, Roy Xing, Brian Plancher, Zachary Kingston

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-25

💡 一句话要点

提出MR. POP以解决多机器人运动规划中的全局最优路径问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人规划 渐近最优 GPU并行计算 路径优化 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有的几乎确保渐近最优的多机器人运动规划算法在扩展性和计算性能上存在不足，难以满足实际应用需求。
  2. MR. POP是一种基于GPU的多机器人规划器，利用SIMT并行性同时进行大量的路径构建和搜索迭代，显著提升了规划效率。
  3. 实验结果显示，MR. POP在多机器人系统中实现了100%的求解率，并将下游优化器的成功率从4%提升至72%。

📝 摘要（中文）

寻找全局最优路径在多机器人运动规划中仍然是一个基本挑战。尽管基于CPU的并行加速几乎确保了渐近最优（a.s.a.o.）规划器的收敛性和强大的计算性能，但这些算法在多机器人环境中仍然难以扩展。因此，本文提出了MR. POP，这是一种基于GPU的a.s.a.o.多机器人规划器，基于dRRT和AO-x元算法。MR. POP利用大规模GPU的SIMT并行性，同时运行数百个路线图构建和树搜索迭代，结合并行最近邻搜索和碰撞检测操作。实验表明，MR. POP在多机器人系统中实现了100%的求解率，并且速度超过了现有的a.s.a.o.规划器，支持高达35自由度的系统。此外，MR. POP通过生成高质量、多样化的种子，提高了下游运动优化器的成功率（从4%提升至72%）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人运动规划中的全局最优路径问题。现有的几乎确保渐近最优的规划算法在多机器人环境中难以扩展，导致求解效率低下和成功率不足。

核心思路：MR. POP通过利用GPU的SIMT并行性，能够同时运行数百个路径构建和树搜索迭代，从而提高计算效率和成功率。这样的设计使得算法能够在多机器人系统中实现高效的路径规划。

技术框架：MR. POP的整体架构包括路径图构建、树搜索、最近邻搜索和碰撞检测等模块。通过GPU并行处理，这些模块能够高效协同工作，显著提升规划速度。

关键创新：MR. POP是首个在多机器人系统中实现100%求解率的a.s.a.o.规划器，其创新之处在于结合了GPU并行计算与高效的路径搜索算法，突破了传统CPU方法的限制。

关键设计：在设计中，MR. POP采用了dRRT和AO-x元算法，结合了并行最近邻搜索和碰撞检测，确保了路径的高质量和多样性，同时优化了计算资源的使用。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MR. POP在多机器人系统中实现了100%的求解率，显著超过了现有的a.s.a.o.规划器。同时，其对下游运动优化器的成功率提升幅度达到68%（从4%提升至72%），显示出其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究在多机器人系统的路径规划中具有广泛的应用潜力，特别是在自动化仓储、无人机编队和智能制造等领域。MR. POP的高效性和可靠性将推动这些领域的技术进步，提升系统的整体性能和安全性。

📄 摘要（原文）

Finding globally optimal paths remains a fundamental challenge in multi-robot motion planning. Despite acceleration of almost-surely asymptotically optimal (a.s.a.o.) planners via CPU-based parallelism, achieving both probabilistic convergence guarantees and strong computational performance, these algorithms still struggle to scale to multi-robot settings. As such, we introduce MR. POP, a GPU-based a.s.a.o. multi-robot planner based on dRRT and the AO-x meta-algorithm. MR. POP uses large-scale GPU-based SIMT-parallelism to simultaneously run hundreds of roadmap construction and tree search iterations with underlying parallel nearest neighbor search and collision checking operations. We show that this enables MR. POP to become the only planner achieving a 100% solve rate while being faster than state-of-the-art a.s.a.o. planners in multi-robot systems up to 35-DOF. MR. POP also raises the success rate of downstream motion optimizers (e.g., from 4% to 72%), by creating high-quality, diverse seeds that help avoid local minima.