P-ARC: Exploiting Subproblem Independence for Parallel Multi-Robot Motion Planning

📄 arXiv: 2606.27625v1 📥 PDF

作者: James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato

分类: cs.RO, cs.DC

发布日期: 2026-06-26

💡 一句话要点

提出P-ARC以解决多机器人运动规划中的并行计算问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人运动规划 并行计算 自适应机器人协调 冲突检测 效率提升 工业自动化 物流配送

📋 核心要点

  1. 现有的多机器人运动规划方法在处理大规模机器人团队时面临计算效率低下和冲突管理困难的问题。
  2. 论文提出的P-ARC通过并行化ARC的三个主要阶段，利用问题分解带来的独立性，提高了计算效率。
  3. 实验结果显示，P-ARC在规划时间上相比于顺序版本实现了接近4倍的加速，尤其是在处理大型机器人团队时效果显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了并行自适应机器人协调（P-ARC），作为多机器人运动规划（MRMP）的一种并行变体。P-ARC在ARC的三个主要阶段中提出了并行化方案：初始个体解决方案、冲突检测和冲突解决，利用ARC对MRMP问题的分解所带来的独立性。此外，我们对ARC和P-ARC采用了OR-并行多起始策略，形成混合并行策略OR-P-ARC。通过在最多128个机器人控制的2D移动和平面操纵器场景中评估不同的并行策略，我们展示了在实际场景中，使用16个CPU核心时，P-ARC在大型Panda多操纵器团队中的规划时间接近于顺序版本的4倍加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人运动规划中的计算效率问题，现有方法在大规模机器人团队中存在冲突管理和计算时间过长的挑战。

核心思路：P-ARC通过对ARC的三个主要阶段进行并行化处理，利用分解带来的独立性，显著提升了多机器人运动规划的效率。

技术框架：P-ARC的整体架构包括初始个体解决方案生成、冲突检测和冲突解决三个主要模块，每个模块均采用并行处理策略。此外，OR-P-ARC结合了OR-并行多起始策略，进一步优化了规划过程。

关键创新：P-ARC的核心创新在于将ARC的每个阶段进行并行化处理，利用问题的独立性来减少计算时间，这与传统的顺序处理方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，P-ARC采用了多线程技术，优化了冲突检测算法，并通过合理的参数设置和调度策略，确保了在多机器人环境中的高效运行。实验中使用的场景和机器人数量也经过精心选择，以验证方法的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，P-ARC在使用16个CPU核心时，规划时间相比于传统顺序版本实现了接近4倍的加速，尤其在处理128个机器人的复杂场景中表现出色。这一显著提升验证了P-ARC在大规模多机器人系统中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、物流配送、无人机编队等多机器人协作任务。通过提高多机器人运动规划的效率，P-ARC能够在实际应用中显著减少任务完成时间，提升系统的整体性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents Parallel ARC (P-ARC), a parallel variant of the Adaptive Robot Coordination (ARC) approach to multi-robot motion planning (MRMP). P-ARC proposes a parallel variant for each of the three main stages in ARC: initial individual solutions, conflict detection, and conflict resolution, exploiting the independence created by ARC's decomposition of the MRMP problem. Additionally, we employ an OR-parallel multi-start strategy to both ARC and P-ARC, creating a hybrid parallel strategy OR-P-ARC. We evaluate the impact of the different parallel strategies for ARC using a set of scaling 2D mobile and planar manipulator scenarios with up to 128 robots to control for conflicts and work distribution across the stages of ARC. Additionally, we demonstrate planning time speedups approaching 4X over the sequential version for large Panda multi-manipulator teams in real-world inspired scenarios when deploying 16 CPU cores.