KRRF: Kinodynamic Rapidly-exploring Random Forest algorithm for multi-goal motion planning
作者: Petr Ježek, Michal Minařík, Vojtěch Vonásek, Robert Pěnička
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-09
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 12, pp. 10724-10731, Dec. 2024
💡 一句话要点
提出KRRF算法以解决多目标运动规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多目标运动规划 动力学约束 旅行商问题 随机森林 路径规划 机器人导航 开源算法
📋 核心要点
- 现有的多目标运动规划方法在处理复杂环境中的动力学约束时效率低下，难以找到最优轨迹。
- 本文提出的KRRF算法通过同时从多个目标生长动力学树，利用启发式方法加速轨迹规划，显著提高了效率。
- 实验结果表明，KRRF在目标间轨迹和最终多目标轨迹的成本上比现有方法降低了1.1到2倍，且计算速度更快。
📝 摘要（中文）
多目标运动规划中的动力学问题旨在为机器人在复杂环境中找到一条经过多个目标位置的轨迹，同时最小化轨迹成本。现有方法难以有效解决此问题，因为它结合了旅行商问题和动力学运动规划问题两个NP难题。本文提出了一种新的近似方法——动力学快速探索随机森林（KRRF），该方法能够找到满足机器人运动约束的无碰撞多目标轨迹。KRRF同时从所有目标向其他目标生长动力学树，并利用其他树作为启发式方法来加速生长。规划完目标间轨迹后，利用其成本解决旅行商问题以确定目标访问顺序。最终的多目标轨迹通过引导基于RRT的规划器沿着旅行商顺序的目标间轨迹进行规划。与现有方法相比，KRRF提供了更短的目标间轨迹和最终多目标轨迹，成本降低了1.1到2倍，同时在大多数测试案例中计算速度更快。该方法将作为开源库发布。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是多目标运动规划中的动力学问题，现有方法在复杂环境中难以高效找到经过多个目标的最优轨迹，且同时面临旅行商问题和动力学运动规划问题的挑战。
核心思路：KRRF算法的核心思路是同时从所有目标生长动力学树，并利用其他树作为启发式方法来加速轨迹规划。这种设计能够有效地探索目标间的路径，同时满足机器人运动约束。
技术框架：KRRF的整体架构包括多个阶段：首先，从所有目标同时生长动力学树；其次，利用已规划的目标间轨迹计算成本并解决旅行商问题；最后，基于RRT的规划器沿着确定的目标间轨迹进行最终的多目标轨迹规划。
关键创新：KRRF的主要创新在于同时生长多个动力学树并利用启发式方法加速轨迹规划，这与传统的单一目标逐步规划方法本质上不同，显著提高了效率和轨迹质量。
关键设计：在KRRF中，关键的参数设置包括树的生长策略、启发式方法的选择以及成本计算方式等，这些设计确保了算法在复杂环境中的有效性和高效性。
📊 实验亮点
实验结果显示，KRRF在目标间轨迹和最终多目标轨迹的成本上比现有方法降低了1.1到2倍，同时在大多数测试案例中计算速度更快，展示了其优越的性能和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人驾驶汽车路径规划和工业自动化等。通过提供高效的多目标运动规划解决方案，KRRF能够在复杂环境中提升机器人系统的智能化水平，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The problem of kinodynamic multi-goal motion planning is to find a trajectory over multiple target locations with an apriori unknown sequence of visits. The objective is to minimize the cost of the trajectory planned in a cluttered environment for a robot with a kinodynamic motion model. This problem has yet to be efficiently solved as it combines two NP-hard problems, the Traveling Salesman Problem~(TSP) and the kinodynamic motion planning problem. We propose a novel approximate method called Kinodynamic Rapidly-exploring Random Forest~(KRRF) to find a collision-free multi-goal trajectory that satisfies the motion constraints of the robot. KRRF simultaneously grows kinodynamic trees from all targets towards all other targets while using the other trees as a heuristic to boost the growth. Once the target-to-target trajectories are planned, their cost is used to solve the TSP to find the sequence of targets. The final multi-goal trajectory satisfying kinodynamic constraints is planned by guiding the RRT-based planner along the target-to-target trajectories in the TSP sequence. Compared with existing approaches, KRRF provides shorter target-to-target trajectories and final multi-goal trajectories with $1.1-2$ times lower costs while being computationally faster in most test cases. The method will be published as an open-source library.