Joint-Space Multi-Robot Motion Planning with Learned Decentralized Heuristics

📄 arXiv: 2311.12385v1 📥 PDF

作者: Fengze Xie, Marcus Dominguez-Kuhne, Benjamin Riviere, Jialin Song, Wolfgang Hönig, Soon-Jo Chung, Yisong Yue

分类: cs.RO

发布日期: 2023-11-21

💡 一句话要点

提出基于学习的去中心化启发式方法以解决多机器人运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人系统 运动规划 启发式方法 深度学习 搜索算法

📋 核心要点

  1. 现有的多机器人运动规划方法在处理多个机器人时面临指数级的搜索空间增长，导致规划失败。
  2. 本文提出了一种结合中心化和去中心化启发式的方法，利用数据驱动的启发式来引导搜索过程。
  3. 实验结果表明，所提方法能够成功规划多达16个机器人，显著降低了失败率和路径成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多机器人运动规划的方法，通过将中心化的基于采样的树搜索与去中心化的数据驱动的引导和距离启发式相结合。在不同的机器人和障碍物密度下，我们评估了普通的快速扩展随机树（RRT）及其变体。研究表明，普通RRT在规划4个机器人时失败，而我们的方法能够成功规划多达16个机器人，验证了数据驱动启发式在应对指数级搜索空间增长方面的有效性。此外，研究发现启发式信息是互补的，结合使用两种启发式方法可以降低搜索树的失败率、节点数和路径成本，相较于单独使用任一启发式方法。结果展示了高维联合空间运动规划问题的有效分解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人运动规划中的高维联合空间问题。现有的快速扩展随机树（RRT）方法在处理多个机器人时，因搜索空间的指数级增长而频繁失败。

核心思路：论文的核心思路是将中心化的RRT方法与去中心化的数据驱动启发式相结合，通过引入引导和距离启发式来优化搜索过程，从而提高规划效率。

技术框架：整体架构包括数据驱动的启发式生成模块、中心化的树搜索模块和去中心化的路径优化模块。首先，通过学习算法生成启发式信息，然后在RRT中应用这些信息以引导搜索。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了去中心化的启发式方法，利用数据驱动的方式有效地降低了搜索空间的复杂性，与传统的RRT方法相比，显著提高了多机器人规划的成功率。

关键设计：在参数设置上，采用了双积分器动态模型，并通过实验确定了启发式的权重和搜索策略。此外，网络结构设计上，使用了深度学习模型来生成启发式信息，以适应不同的环境和任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，普通RRT在规划4个机器人时失败，而所提方法能够成功规划多达16个机器人，验证了数据驱动启发式的有效性。此外，结合使用两种启发式方法时，搜索树的失败率、节点数和路径成本均显著降低，提升幅度明显。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机编队、工业机器人协作等场景。在这些领域中，多个机器人需要在复杂环境中高效协作，本文提出的方法能够显著提高多机器人系统的规划效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a method of multi-robot motion planning by biasing centralized, sampling-based tree search with decentralized, data-driven steer and distance heuristics. Over a range of robot and obstacle densities, we evaluate the plain Rapidly-expanding Random Trees (RRT), and variants of our method for double integrator dynamics. We show that whereas plain RRT fails in every instance to plan for $4$ robots, our method can plan for up to 16 robots, corresponding to searching through a very large 65-dimensional space, which validates the effectiveness of data-driven heuristics at combating exponential search space growth. We also find that the heuristic information is complementary; using both heuristics produces search trees with lower failure rates, nodes, and path costs when compared to using each in isolation. These results illustrate the effective decomposition of high-dimensional joint-space motion planning problems into local problems.