VIP: Variation-based Iterative-learning Planning for Robotic Navigation
作者: Shuli Lv, Pengda Mao, Chen Min, Li Hong, Runxiao Liu, Shuai Wang, Quan Quan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-25
💡 一句话要点
提出VIP框架以解决复杂环境中的机器人导航问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人导航 运动规划 变分方法 迭代学习 多机器人系统 计算效率 复杂环境
📋 核心要点
- 现有的规划方法在复杂环境中面临计算成本高、效率低的问题，尤其是在多机器人场景下更为明显。
- 本文提出的VIP框架通过在无限维函数空间中直接更新规划命令，避免了传统方法的高维轨迹离散化和视野扩展问题。
- 实验结果表明，VIP框架在不同的规划目标和机器人平台上均能高效生成运动计划，展示了其优越的计算效率和可扩展性。
📝 摘要（中文）
在过去十年中，自主机器人系统在测绘、搜救和最后一公里配送等应用中越来越普及。这些应用要求机器人在复杂且障碍密集的环境中生成安全高效的运动规划，通常面临有限的计算资源。然而，传统规划方法依赖于有限维度的轨迹参数化或越来越长的预测视野，导致计算成本迅速增长，尤其是在多机器人场景中。本文提出了一种新颖的基于变分的迭代学习规划（VIP）框架，旨在高效规划单个机器人和机器人群体的运动。VIP直接在无限维函数空间中更新规划命令，避免了与视野扩展和高维轨迹离散化相关的计算负担，保持每次迭代的计算复杂度为$ ext{O}(n)$。大量仿真和实际实验表明，该框架能够高效生成并迭代改进不同规划目标、机器人平台和群体配置的运动计划，突显其作为通用规划方法的有效性、计算效率和可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在复杂和障碍密集环境中，机器人运动规划面临的高计算成本和效率低下的问题。现有方法通常依赖于有限维度的轨迹参数化，导致在多机器人场景中计算负担加重。
核心思路：VIP框架的核心思想是通过变分方法在无限维函数空间中直接更新规划命令，而不是优化大量离散的轨迹变量。这种设计使得规划过程更加高效，避免了传统方法的计算瓶颈。
技术框架：VIP框架包括两个主要模块：离线规划和在线执行。在离线阶段，利用模型在环中进行规划；在在线阶段，机器人在物理执行过程中实时更新规划命令。
关键创新：VIP的最大创新在于其变分更新机制，允许在无限维空间中进行连续优化，显著降低了计算复杂度，与传统方法形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，VIP保持每次迭代的计算复杂度为$ ext{O}(n)$，其中$n$为空间离散化点的数量。此外，框架支持多种规划目标和机器人配置，具有良好的适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，VIP框架在多种场景下均能显著提高运动规划的效率，相较于传统方法，计算复杂度降低至$ ext{O}(n)$，并且在实际应用中表现出更好的适应性和稳定性，能够有效应对不同的规划目标和机器人平台。
🎯 应用场景
VIP框架具有广泛的应用潜力，适用于测绘、搜救、物流配送等领域，能够在复杂环境中高效生成安全的运动计划。其高效性和可扩展性使其在未来的自主机器人系统中具有重要的实际价值，能够支持更复杂的任务和更大规模的机器人群体协作。
📄 摘要（原文）
Over the past decade, autonomous robotic systems have been increasingly deployed in applications such as surveying, search and rescue, and last-mile delivery. These applications require robots to generate safe and efficient motion plans in large, complex, and obstacle-dense environments, often under limited onboard computing resources. However, conventional planning methods commonly rely on finite-dimensional trajectory parameterization or increasingly long prediction horizons, leading to rapidly growing computational costs, particularly in multi-robot scenarios. This paper presents a novel variation-based iterative-learning planning (VIP) framework for efficient motion planning of both single robots and robotic swarms. Instead of optimizing a large number of discrete trajectory variables, VIP directly updates the planning command as a continuous function in an infinite-dimensional function space. The same variation-based update can be implemented in a model-in-the-loop manner for offline planning or in a robot-in-the-loop manner between online physical executions. By avoiding the computational burden associated with horizon expansion and high-dimensional trajectory discretization, VIP maintains a per-iteration computational complexity of $\mathcal{O}(n)$, where $n$ denotes the number of spatial discretization points. Extensive simulations and real-world experiments demonstrate that the proposed framework can efficiently generate and iteratively improve motion plans for different planning objectives, robotic platforms, and swarm configurations, highlighting its effectiveness, computational efficiency, and scalability as a general planning methodology.