Fibration Trees: A Unified Approach to Multi-Robot Motion Planning
作者: Andreas Orthey, Florian T. Pokorny, Lydia E. Kavraki
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-10
备注: 23 pages, 12 figures
💡 一句话要点
提出纤维树以统一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 高维空间 纤维树 随机采样 任务空间 并行分解
📋 核心要点
- 现有的多机器人运动规划方法缺乏统一框架，无法有效处理高维空间中的投影和分解组合。
- 本文提出纤维树，通过将状态空间视为节点、纤维视为边，统一了多种运动规划策略。
- Fibration-RRT规划器在32个多机器人场景中表现出色，证明了其在高维问题中的有效性和通用性。
📝 摘要（中文）
状态空间投影和分解已成为解决高维多机器人运动规划问题中的维度诅咒的强大工具。然而，现有方法缺乏一个统一的框架，无法无缝处理投影（优先级或任务空间）和分解（并行或解耦子空间）的组合。为填补这一空白，本文提出了纤维树，这是一种由状态空间作为节点和纤维作为边的树结构，其中纤维模型表示从高维空间到低维（或简化）空间的投影。通过将投影建模为纤维，我们在一个统一的形式下整合了顺序优先级、并行分解和任务空间投影。基于此，我们开发了快速探索随机纤维树（Fibration-RRT）规划器，这是一种基于采样的运动规划器，能够将顺序优先级的商空间RRT和并行分解的离散RRT策略进行推广，同时允许包含任务空间投影。Fibration-RRT在用户定义的纤维树上运行，并被证明是概率完备的。我们提供了开源实现，并在32个场景中进行了实验，使用多机器人团队，具有高达96个自由度。结果表明，Fibration-RRT通过利用用户定义的纤维树有效解决高维问题，从而确立了纤维树作为多机器人运动规划的强大统一框架。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高维多机器人运动规划中的维度诅咒问题，现有方法在处理投影和分解组合时存在局限性，缺乏统一的框架。
核心思路：提出纤维树的概念，将状态空间和投影建模为树结构，整合了顺序优先级、并行分解和任务空间投影的策略，从而提供了一种统一的解决方案。
技术框架：整体架构包括用户定义的纤维树，Fibration-RRT规划器通过采样方法在树上进行运动规划，确保了概率完备性。主要模块包括状态空间节点、纤维边和采样策略。
关键创新：最重要的创新点在于将投影视为纤维，形成了一个统一的框架，能够同时处理多种运动规划策略，这与现有方法的分散处理方式形成鲜明对比。
关键设计：在Fibration-RRT中，用户可以定义纤维树的结构，设置采样策略和优先级，确保在高维空间中有效探索和规划。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Fibration-RRT在32个场景中表现优异，能够有效解决高达96个自由度的多机器人运动规划问题，较传统方法在效率和通用性上有显著提升，证明了其在高维问题中的有效性。
🎯 应用场景
该研究在多机器人系统、自动化仓库、无人机编队等领域具有广泛的应用潜力。通过提供高效的运动规划解决方案，能够显著提升多机器人协作的效率和灵活性，推动智能制造和物流等行业的发展。
📄 摘要（原文）
State space projections and decompositions have emerged as powerful tools to tackle the curse of dimensionality in high-dimensional, multi-robot motion planning problems. However, existing methods lack a unified framework which seamlessly handles combinations of projections (prioritization or task-space) and decompositions (parallel or decoupled subspaces). To fill this gap, we introduce fibration trees, which are trees consisting of state spaces as nodes and fibrations as edges, whereby a fibration models a projection from a higher-dimensional space to a lower-dimensional (or simplified) space. By modeling projections as fibrations, we unify sequential prioritization, parallel decomposition, and task-space projections under a single, coherent formalism. Building on this, we develop the rapidly-exploring random fibration trees (Fibration-RRT) planner, a sampling-based motion planner that generalizes strategies from quotient-space RRT (for sequential prioritizations) and discrete RRT (for parallel decompositions), while allowing the inclusion of task-space projections. Fibration-RRT operates on user-defined fibration trees and is proven to be probabilistically complete. To test the generality and efficiency of Fibration-RRT, we provide an open-source implementation and conduct experiments on 32 scenarios using multi robot teams with up to 96 degrees of freedom. Our results indicate that Fibration-RRT efficiently solves high-dimensional problems by exploiting user-defined fibration trees, thereby establishing fibration trees as a powerful, unified framework for multi-robot motion planning.