Repulsive Trajectory Modification and Conflict Resolution for Efficient Multi-Manipulator Motion Planning

📄 arXiv: 2509.13882v1 📥 PDF

作者: Junhwa Hong, Beomjoon Lee, Woojin Lee, Changjoo Nam

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2025-09-17

备注: 7 pages

💡 一句话要点

提出基于斥力轨迹修正的多机械臂运动规划方法，提升效率并解决冲突

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机械臂运动规划 冲突解决 人工势场 轨迹修正 机器人协同 CBS 梯度下降

📋 核心要点

  1. 多机械臂协同运动规划面临高维度配置空间带来的计算挑战，现有方法如CBS存在约束树指数增长的问题。
  2. 该方法在CBS框架下，利用人工势场引导的梯度下降进行轨迹修正，产生斥力避免冲突，减少后续冲突的发生。
  3. 实验结果表明，该方法能有效减少约束树节点扩展数量，提高规划成功率，并加速求解，优于现有算法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效的运动规划方法，旨在为多个机械臂寻找无碰撞轨迹。多机械臂系统具有显著优势，但由于其复合配置空间的高维度，协调它们的运动在计算上具有挑战性。冲突搜索（CBS）通过解耦运动规划来解决这个问题，但会因解决现有冲突而导致后续冲突，从而导致CBS的约束树呈指数增长。我们提出的方法基于CBS的双层结构中的斥力轨迹修正。与传统的CBS变体不同，底层规划器采用基于人工势场的梯度下降方法。该势场产生斥力，引导冲突机械臂的轨迹远离其他机械臂的轨迹，从而降低后续冲突发生的可能性。此外，我们还开发了一种策略，在特定条件下，直接尝试一步找到无冲突的解决方案，而无需扩展约束树。通过包括物理机器人实验在内的大量测试，我们证明了我们的方法始终减少约束树中扩展节点的数量，实现更高的成功率，并且比增强型CBS和其他最先进的算法更快地找到解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：多机械臂协同运动规划旨在为多个机械臂找到无碰撞的运动轨迹。现有方法，如冲突搜索（CBS），虽然通过解耦规划降低了复杂度，但解决冲突的过程可能引入新的冲突，导致约束树呈指数级增长，计算效率低下。因此，如何高效地解决冲突，避免约束树的过度扩展，是该问题的主要痛点。

核心思路：该论文的核心思路是利用人工势场（Artificial Potential Field）引导机械臂进行轨迹修正，产生斥力，使冲突机械臂的轨迹远离其他机械臂，从而减少后续冲突的发生。这种方法旨在通过局部优化，避免全局搜索，从而提高规划效率。

技术框架：该方法基于CBS的双层框架。在高层，CBS负责检测和分解冲突。在底层，使用基于人工势场的梯度下降方法进行轨迹修正。当检测到冲突时，底层规划器会计算一个斥力场，引导冲突机械臂的轨迹远离其他机械臂。此外，该方法还包含一个单步冲突解决策略，在满足特定条件时，直接尝试寻找无冲突的解决方案，避免约束树的扩展。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将人工势场引入CBS的底层规划器，用于轨迹修正。与传统的CBS变体不同，该方法不是简单地添加约束来避免冲突，而是通过斥力引导机械臂的运动，从而更有效地解决冲突，并减少后续冲突的发生。此外，单步冲突解决策略也进一步提高了规划效率。

关键设计：人工势场的具体形式是影响算法性能的关键。论文中可能涉及势场函数的选择、斥力强度的调节、以及梯度下降的步长等参数。此外，单步冲突解决策略的触发条件也是一个重要的设计细节，需要仔细考虑，以避免陷入局部最优。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在减少约束树节点扩展数量、提高规划成功率和加速求解方面均优于增强型CBS和其他先进算法。具体数据（论文中提供）表明，该方法能够显著减少约束树的规模，从而在复杂环境中更快地找到解决方案，并提高多机械臂系统的整体性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化生产线、仓储物流、医疗机器人等领域，尤其是在需要多个机械臂协同完成复杂任务的场景中。通过提高运动规划的效率和可靠性，可以显著提升生产效率和自动化水平，降低人工成本，并为更复杂的机器人应用提供技术支持。未来，该方法有望扩展到更多类型的机器人系统，如移动机器人和无人机等。

📄 摘要（原文）

We propose an efficient motion planning method designed to efficiently find collision-free trajectories for multiple manipulators. While multi-manipulator systems offer significant advantages, coordinating their motions is computationally challenging owing to the high dimensionality of their composite configuration space. Conflict-Based Search (CBS) addresses this by decoupling motion planning, but suffers from subsequent conflicts incurred by resolving existing conflicts, leading to an exponentially growing constraint tree of CBS. Our proposed method is based on repulsive trajectory modification within the two-level structure of CBS. Unlike conventional CBS variants, the low-level planner applies a gradient descent approach using an Artificial Potential Field. This field generates repulsive forces that guide the trajectory of the conflicting manipulator away from those of other robots. As a result, subsequent conflicts are less likely to occur. Additionally, we develop a strategy that, under a specific condition, directly attempts to find a conflict-free solution in a single step without growing the constraint tree. Through extensive tests including physical robot experiments, we demonstrate that our method consistently reduces the number of expanded nodes in the constraint tree, achieves a higher success rate, and finds a solution faster compared to Enhanced CBS and other state-of-the-art algorithms.