Space-Time Conflict Spheres for Constrained Multi-Agent Motion Planning
Illinois Mathematics and Science Academy（伊利诺伊数学与科学学院）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
针对多智能体运动规划难题，提出基于时空冲突球与深度优先搜索的方法，兼具可扩展性与计算保证，支持动静态障碍物，在CARLA无信号路口场景中成功率显著提升且扩展性良好。
2023-04-30 cs.RO
Conflict-Based Search and Prioritized Planning for Multi-Agent Path Finding Among Movable Obstacles
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
本文针对可移动障碍物场景下多智能体路径规划（M-PAMO）这一未充分探索的难题，首次融合CBS、PP两种MAPF方法与单智能体规划器PAMO*求解，并通过多组实验验证了不同方法的优劣。
2025-09-30 cs.RO
Informed Guided Rapidly-Exploring Random Trees*-Connect for Path Planning of Walking Robots
Poznan University of Technology（波兹南理工大学）
在本文中，我们处理步行机器人的全身路径规划问题。在多维空间中定义了步行机器人的状态。路径规划需要定义脚和机器人身体的路径。此外，规划者应该检查多个约束，如静态稳定性，自碰撞，与地形的碰撞，以及腿的工作空间。结果，检查潜在路径的可行性是耗时的并且影响规划方法的性能。在本文中，我们验证了基于采样的规划器在步行机器人的路径规划任务的可行性。我们确定了现有规划者的长处和短处。最后，我们提出了一种新的规划方法，提高了足式机器人的路径规划性能。
2023-03-06 cs.RO
Mobile Robot Path Planning in Dynamic Environments: A Survey
Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
在人口密集的动态环境中，机器人导航面临许多挑战。本文综述了密集环境下机器人导航的路径规划方法。特别地，移动机器人导航框架中的路径规划从规划范围和可执行性两个方面考虑，分为全局路径规划和局部路径规划。在此框架内，路径规划方法的最新进展，在文件中，同时检查他们的优点和缺点。值得注意的是，最近开发的速度障碍法及其变种，作为当地的规划者进行了全面的分析。此外，作为当前机器人应用中广泛使用的无模型方法，本文详细介绍了基于强化学习的路径规划算法。
2021-03-22 cs.RO
Efficient Trajectory Optimization for Robot Motion Planning
University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校）
多关节机器人的运动规划具有挑战性。由于问题的复杂性，大多数现有的工作分解运动规划作为更容易的子问题。然而，由于不一致的性能指标，只有次优的解决方案可以找到基于分解的方法。本文提出了一种基于最优控制的方法来同时解决路径规划和轨迹规划子问题。针对涉及复杂机器人动力学的运动规划问题，提出了一种有效的轨迹优化数值方法。数值计算结果表明了该方法的有效性。实验结果表明了该规划算法的可行性。
2018-10-09 cs.RO
Multi-Robot Trajectory Planning via Constrained Bayesian Optimization and Local Cost Map Learning with STL-Based Conflict Resolution
Department of Computer Science, University of New Orleans（计算机科学系，新奥尔良大学）；Knight Foundation School of Computing and Information Sciences, Florida International University（骑士基金会计算与信息科学学院，佛罗里达国际大学）；Providence College, Department of Mathematics & Computer Science（普罗维登斯学院，数学与计算机科学系）
本文提出一种结合约束贝叶斯优化与STL冲突解决的多机器人轨迹规划方法，提升轨迹效率和安全性。
2026-03-06 cs.RO
Learning and Using Abstractions for Robot Planning
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
机器人运动规划涉及计算一系列有效的机器人配置，使机器人从其初始状态到目标状态。解决运动规划问题最佳使用分析方法被证明是PSPACE困难。基于采样的方法试图有效地近似最优解。通常，基于采样的规划器使用统一的采样器来覆盖整个状态空间。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，该框架可以识别环境中对解决给定运动规划问题至关重要的机器人配置。这些状态用于偏置采样分布，以减少规划时间。我们的方法适用于一个统一的网络，并根据环境和机器人生成域相关的网络参数。我们评估我们的方法与学习和链接规划器在三个不同的设置。结果表明，显着改善运动规划时间相比，目前的采样为基础的运动规划。
2021-07-22 cs.RO
Scalable Multi-robot Motion Planning via Hierarchical Subproblem Expansion and Workspace Decomposition Refinement
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Instituto Tecnológico Autónomo de México（墨西哥自治理工学院）
本文提出了一种多机器人运动规划方法，通过工作空间分解的离散搜索提高规划效率，核心方法是分层子问题扩展和工作空间分解细化，主要贡献是通过迭代优化工作空间表示来搜索更小的解耦配置空间。
2026-05-19 cs.RO
Experience-based Subproblem Planning for Multi-Robot Motion Planning
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)（墨西哥自治技术学院）
提出基于经验的子问题规划方法，通过构建低维子问题解的数据库并应用于大规模场景，解决了多机器人运动规划在复杂任务中的可扩展性与效率问题。
2024-11-13 cs.RO
Multi-objective Conflict-based Search Using Safe-interval Path Planning
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Texas A&M University（德州农工大学）
本文讨论了一个推广的著名的多智能体路径寻找（MAPF）问题，同时优化多个相互冲突的目标，如旅行时间和路径风险。这种概括，被称为多目标MAPF（MOMAPF），出现在几个应用范围从危险材料运输到建筑工地规划。在本文中，我们提出了一种新的多目标冲突为基础的搜索（MO-CBS）的方法，依赖于一种新的多目标安全区间路径规划（MO-SIPP）算法，其低级别的搜索。我们首先开发了MO-SIPP算法，展示了它的性质，然后将它嵌入到MO-CBS中。我们提出了广泛的数值结果表明：（1）有一个数量级的改善，在平均低级别的搜索时间，和（2）一个显着的改善，找到帕累托最优的前沿的成功率可以得到使用所提出的方法相比，以前的MO-CBS。
2022-03-04 cs.AI cs.RO
Conflict-Based Model Predictive Control for Scalable Multi-Robot Motion Planning
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出CB-MPC算法，借鉴CBS的高层冲突树在连续空间高效解决多机器人冲突，并用MPC处理个体运动学和动力学约束，相比联合、优先级和分布式MPC变体，在多种环境中提升了可执行性、成功率和交互紧密性，同时显著降低计算成本。
2024-04-01 cs.MA cs.RO
Trust-based Multi-Robot Symbolic Motion Planning with a Human-in-the-Loop
Clemson University（克莱姆森大学）；Air Force Research Laboratory（美国空军研究实验室）
机器人符号运动规划是在离散空间中指定和规划机器人任务，然后在连续空间中以保持离散级任务规范的方式执行它们的过程。尽管在符号运动规划方面取得了进展，但仍存在许多挑战，包括解决多机器人系统的可扩展性以及通过结合人类智能来改进解决方案。在本文中，分布式符号运动规划的多机器人系统的发展，以解决可扩展性。更具体地说，组合推理方法的发展，以分解的全局规划问题，原子命题的观察，通信和控制提出了解决机器人之间的碰撞避免。为了提高解决方案的质量和适应性，一个动态的，定量的，和概率的人对机器人的信任模型的开发，以帮助这种分解。此外，提出了一种基于信任的实时切换框架，用于在自主和手动运动规划之间切换，以在任务安全性和效率之间进行权衡。无死锁和无活锁算法的设计是为了保证目标的可达性。一组非平凡的多机器人仿真与直接的人的输入和信任评估，证明了成功实施的信任为基础的多机器人符号运动规划方法。
2018-08-15 cs.RO
db-CBS: Discontinuity-Bounded Conflict-Based Search for Multi-Robot Kinodynamic Motion Planning
Technical University of Berlin（柏林工业大学）
提出 db-CBS，融合 CBS 与不连续性有界 A*，经三层冲突约束和轨迹优化实现异构多机器人动力学规划，成功率更高且成本更低。
2025-03-18 cs.RO
Energy Optimized Robot Arm Path Planning using Differential Evolution in Dynamic Environment
Jadavpur University（贾达沃普尔大学）
机器人由于其高效率和高精度的性能而广泛应用于工业中。在生产线的制造阶段，最有趣的问题之一是最大限度地减少这些机器人操作器消耗的能量的显着高的百分比。机器人的能量最优控制是一个复杂的问题，因为它需要深入了解机器人的运动学和动力学行为。提出了一种基于差分进化算法的工业机器人手臂在多障碍物工作空间中能量有效路径规划的新方法。路径规划问题被制定为一个优化问题，其目的是确定最短的和能量最优路径的机器人手臂从其给定的初始位置到预定义的目标位置，而不会碰到障碍物。这种进化算法在轨迹规划中的应用是有利的，因为路径规划问题的精确解并不总是预先可用的，并且必须动态地确定。实验表明，基于DE的路径规划算法优于其竞争者在一个显着的方式。
2018-06-23 cs.RO
Mobile Robot Path Planning in Static Environments using Particle Swarm Optimization
运动规划是机器人技术中的一个关键环节，它使机器人能够自主导航。粒子群优化算法是一种简单但功能强大的优化技术，已被有效地应用于许多复杂的多维优化问题。提出了一种基于粒子群优化的路径规划算法，用于计算移动机器人在静态凸障碍物环境中的最短无碰撞路径。该算法通过对机器人起始位置和目标位置之间生成的网格线进行随机采样来找到最优路径。所提出的算法的功能说明通过不同的情况下的仿真结果。
2020-08-23 cs.RO
Integrating Visual Foundation Models for Enhanced Robot Manipulation and Motion Planning: A Layered Approach
本文提出一种五层框架，融合视觉基础模型提升机器人操作与运动规划，实现实时调整和持续学习，并通过实验验证其在动态环境中的部署潜力。
2023-09-20 cs.RO
Ray-based Interference Free Workspace Analysis and Path Planning for Cable-Driven Robots
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
本文采用基于光线的方法研究了任意缆索驱动机器人在缆索和障碍物作用下的无干涉工作空间。从这一点继续，点到点的路径规划和验证技术，以确保所产生的运动是在工作空间内进行了研究。
2022-09-23 cs.RO
Decentralized Lifelong Path Planning for Multiple Ackerman Car-Like Robots
Rutgers, the State University of New Jersey（罗格斯，新泽西州立大学）
针对连续域中非完整约束机器人的终身路径规划难题，将离散域SOTA多机器人规划关键思想扩展至多个Ackerman类车机器人，提出高性能集中式与去中心化规划器，实现精确SE(2)目标位姿轨迹规划并经仿真与实验验证。
2024-02-19 cs.RO
Learning to Ground Objects for Robot Task and Motion Planning
SUNY Binghamton（纽约州立大学宾汉姆顿分校）
任务和运动规划（TAMP）算法已经被开发用于帮助机器人规划离散和连续空间中的行为。机器人面临复杂的现实世界场景，其中几乎不可能对所有对象或其物理属性进行建模以用于机器人规划（例如，在厨房或购物中心）。在本文中，我们定义了一个新的以对象为中心的TAMP问题，其中TAMP机器人不知道对象属性（例如，块的大小和重量）。然后，我们介绍了任务运动对象为中心的规划（{ \bf TMOC}），一个接地TAMP算法，学习地面对象和它们的物理属性与物理引擎。TMOC对于那些涉及动态复杂机器人多对象交互的任务特别有用，这些任务很难事先建模。我们已经证明和评估TMOC在模拟和使用一个真正的机器人。结果表明，TMOC在累积效用方面优于文献中的竞争基线。
2022-02-15 cs.RO
An Effective Algorithmic Framework for Near Optimal Multi-Robot Path Planning
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
我们提出了一个集中的算法框架，解决多机器人路径规划问题，在一般的，二维的，连续的环境，同时最大限度地减少全球的任务完成时间。该框架获得高水平的有效性，通过组成的连续环境的最佳离散化和随后的快速，接近最佳的解决方案所产生的离散规划问题。这种原则性的方法在速度和支持的机器人密度方面实现了数量级的更好性能。对于各种各样的环境中，我们的方法被证明是计算全球接近最优的解决方案，为50个机器人在几秒钟内与机器人包装接近对方。在极端情况下，该方法可以始终如一地解决数百个机器人占用超过30%的自由空间的问题。
2015-07-13 cs.RO
Proactive Motion Planning for Human-Robot Cooperation
本文提出一种结合深度学习人体运动预测与静态路标图及时变A*算法的规划框架，用于UR5e机械臂的主动碰撞避免，以提升人机协作安全性。
2026-09-29 cs.RO
Chance Constrained Motion Planning for High-Dimensional Robots
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文介绍了概率Chekov（p-Chekov），一个机会约束运动规划系统，可应用于高自由度（DOF）机器人运动不确定性和不完善的状态信息。给定过程和观测噪声模型，它可以找到可行的轨迹，满足用户指定的边界上的碰撞概率。利用我们以前在确定性运动规划中的工作，将轨迹优化集成到稀疏路线图框架中，p-Chekov在高维任务的规划速度方面表现出优越性。P-Chekov将线性二次高斯运动规划方法应用到机器人状态概率分布的估计中，将积分理论应用到航路点碰撞风险估计中，并采用风险分配方法来分配航路点之间的允许故障概率。与其他现有的风险感知规划器不同，p-Chekov可以应用于高自由度的机器人规划任务，而无需对环境进行凸化。本文的实验结果表明，该p-Chekov系统可以有效地降低碰撞风险，并满足用户指定的机会约束，在典型的现实世界规划场景的高自由度机器人。
2018-11-07 cs.RO
Robot Path Planning Algorithms: A Review of Theory and Experiment
这本书的目的是介绍不同的机器人路径规划算法，并建议一些最合适的，能够运行在各种机器人和抗干扰。实时性、自主性以及识别高风险区域和风险管理的能力是这些方法中提到的其他功能。
2018-11-13 cs.RO
k-Color Multi-Robot Motion Planning
Tel-Aviv University（特拉维夫大学）
我们提出了一个简单而自然的扩展的多机器人运动规划问题，其中的机器人被划分成组（颜色），这样，在每个组的机器人是可互换的。每个机器人不再需要移动到特定的目标，而是移动到分配给其组的某个目标位置。我们称这个问题为k-颜色多机器人运动规划，并提供了一个专门设计的基于采样的算法来解决它。在该算法的核心是一个新的技术，其中k-颜色问题减少到几个离散的多机器人运动规划问题。这些减少将基本样本放大为机器人的大量自由放置和路径集合。我们证明了该算法的性能的情况下，圆盘机器人和多边形机器人在平面上平移的实现。我们表明，该算法成功地和有效地应对了各种具有挑战性的情况下，涉及许多机器人，而该算法的简化版本，可以被视为一个普遍的基于采样的算法的K-颜色的情况下，即使在简单的情况下失败。有趣的是，我们的算法优于PRM的标准多机器人问题，其中每个机器人都有一个独特的颜色建立的实现。
2013-05-13 cs.RO
A review of mobile robot motion planning methods: from classical motion planning workflows to reinforcement learning-based architectures
Southeast University（东南大学）；Tongji University（同济大学）
运动规划是实现移动机器人自主操作的关键。随着机器人应用场景的复杂性和随机性的增加，经典的分层运动规划器的规划能力受到挑战。随着机器学习的发展，基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的运动规划器以其诸多优势逐渐成为研究热点。基于DRL的运动规划器是无模型的，并且不依赖于先前的结构化地图。最重要的是，基于DRL的运动规划器实现了全局规划器和局部规划器的统一。在本文中，我们提供了一个系统的审查各种运动规划方法。首先，我们总结了经典运动规划体系结构中各个子模块的代表性和最新研究成果，并分析了它们的性能特点。随后，我们集中总结了基于RL的运动规划方法，包括运动规划器结合RL的改进，基于地图的RL运动规划器，和多机器人协作规划方法。最后，我们详细分析了这些主流的基于RL的运动规划器所面临的紧迫挑战，回顾了一些最先进的工作，这些问题，并提出了未来的研究建议。
2022-02-23 cs.RO
Edge Coverage Path Planning for Robot Mowing
Wayne State University（韦恩州立大学）
由于机器人技术的快速发展，机器人割草正在出现，以解放人类从繁琐和耗时的景观工作。传统上，机器人割草被认为是一个“覆盖路径规划”的问题，与简化，将非凸障碍转化为凸障碍。此外，通常通过机器人外接圆对转换后的障碍物进行扩张以避免碰撞。然而，当应用于机器人割草时，草坪中的障碍物通常是非凸的，想象一下草坪上的花园，使得所提到的障碍物处理方法将填充一些凹进区域，使得它们不再被机器人接近，并且因此沿着草坪边缘产生不可避免的未切割区域，这使景观的优雅变得暗淡并且引起返工。为了缩小草坪边缘周围的未切割区域，我们在此将该问题重新构建为一个全新的问题，命名为“边缘覆盖路径规划”问题，该问题专用于路径规划，目标是覆盖边缘。相应地，我们提出了两种规划方法，“大小盘”和“滑动盘”规划方法来解决这个问题，利用图像形态学处理和计算几何技能。通过验证，我们提出的方法可以优于传统的“外接圆膨胀”的方法。
2022-09-12 cs.RO
Capability Iteration Network for Robot Path Planning
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
路径规划是机器人领域的一个重要课题。最近，基于值迭代的深度学习模型已经取得了良好的性能，例如值迭代网络（VIN）。然而，以前的方法收敛速度慢，精度低，在大地图上，因此限制在智能体与复杂的运动学，如足式机器人的路径规划。因此，我们提出了一种新的价值迭代的路径规划方法称为能力迭代网络（CIN）。CIN利用稀疏奖励映射，并使用状态-动作转移概率对代理的能力进行编码，而不是以前模型中的卷积核。提出了端到端训练和单独训练能力模块两种训练方法，大大加快了收敛速度。在不同的场景下，包括2D，3D网格世界和真实的机器人与不同的地图大小的路径规划实验进行。结果表明，CIN具有更高的精度，更快的收敛速度，和更低的随机种子的敏感性相比，以前的VI为基础的模型，因此更适用于实际的机器人路径规划。
2021-04-29 cs.RO
Fast Motion Planning for High-DOF Robot Systems Using Hierarchical System Identification
University of Maryland at College Park（马里兰大学帕克分校）；University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
我们提出了一个有效的算法运动规划和控制的机器人系统具有高的自由度。这些包括高自由度软体机器人或与可变形环境交互的关节式机器人。我们的方法考虑到动力学约束，并提出了一种新的技术，使用数据驱动的方法来加速前向动力学计算。我们预先计算机器人系统的前向动力学函数的分层自适应网格。此外，我们利用欠驱动机器人系统的属性，并执行这些计算的几个自由度。我们提供我们的近似正向动力学计算的误差范围，并使用我们的方法为基础的优化运动规划和基于学习的反馈控制。我们的配方是用于运动规划的两个高自由度机器人系统：一个高自由度线驱动的弹性机器人手臂和水下游泳机器人在水中操作。与基于精确动态函数计算的现有技术相比，我们观察到性能上的一到两个数量级的改进。
2018-10-05 cs.RO
Robot Coverage Path Planning for General Surfaces Using Quadratic Differentials
Stony Brook University（石溪大学）；Dalian University of Technology（大连理工大学）
机器人覆盖路径规划（即，通过一个或多个机器人提供给定域的完全覆盖）是机器人和运动规划领域中的经典问题。目标是提供几乎完全覆盖，同时尽量减少重复访问的区域。本文主要研究三维空间中一般曲面上的路径规划问题，包括复杂拓扑的平面域、复杂地形和一般曲面。其主要思想是采用一种自然的、内在的、全局的曲面参数化方法来进行机器人路径规划，即全纯二次微分。除了少量的零点（奇点），表面上的每个点都被赋予一个自然由复数表示的uv坐标。我们表明，自然，高效的机器人路径可以通过使用这样的坐标系。该方法是基于内在的几何形状，因此可以适用于一般的表面勘探在3D。
2017-01-26 cs.RO
Robowflex: Robot Motion Planning with MoveIt Made Easy
Rice University（莱斯大学）
Robowflex是一个用于工业和研究应用中机器人运动规划的软件库，利用了流行的MoveIt库和机器人操作系统（ROS）中间件。Robowflex提供了一个增强的API，用于在单个程序中制作和操作运动规划查询，使使用MoveIt进行运动规划变得容易。Robowflex的高级API简化了许多常见用例，同时在需要时仍然提供对MoveIt库的低级访问。Robowflex对于1）开发新的运动规划器，2）评估运动规划器，以及3）使用运动规划作为子例程的复杂问题（例如，任务和运动规划）。Robowflex还提供可视化功能，与其他机器人库的集成（例如，DART和Tesseract），并补充其他机器人软件包。使用我们的库，用户不需要是ROS或MoveIt的专家，就可以设置运动规划查询，从结果中提取信息，并直接与各种软件组件进行交互。我们通过几个示例用例证明了其有效性。
2022-07-27 cs.RO
Object Placement Planning and Optimization for Robot Manipulators
KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院）；Yale University（耶鲁大学）；Örebro University（厄勒布鲁大学）
我们解决的问题运动规划的机器人机械手的任务，把一个掌握的对象在一个混乱的环境。在这个任务中，我们需要为物体定位一个无碰撞的姿势，a）便于物体的稳定放置，b）机器人操纵器可以到达，c）优化用户给定的放置目标。由于放置目标，该问题比从一开始就定义目标姿态的经典运动规划更具挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一个随时算法，集成了基于采样的运动规划的机器人操作器与一个新的分层搜索合适的放置位姿。我们评估我们的方法在双臂机器人两个不同的放置目标，并观察其有效性，即使在具有挑战性的情况下。
2019-07-04 cs.RO
Minimum-violation LTL Planning with Conflicting Specifications
Masaryk University（马萨里克大学）；Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院（MIT））
我们考虑的问题，自动生成的控制策略的机器人车辆给出了一组高层次的任务规范，如“车辆x必须最终访问目标区域，然后返回基地”，“区域A和B必须定期调查，”或“没有车辆可以进入一个不安全的区域。“我们专注于由于不兼容和/或环境限制而无法同时达到所有给定规格的情况。我们的目标是找到最少违反控制策略，同时考虑不同的优先级，满足不同的部分的任务。形式上，我们考虑以线性时序逻辑公式的形式给出的任务，每个任务都被分配了一个奖励，当公式得到满足时就会获得奖励。利用自动机为基础的模型检验的想法，我们提出了一个算法，找到一个最优控制策略，最大限度地提高了回报的总和，如果这个控制策略被应用。我们证明了所提出的算法上的一个说明性的案例研究。
2013-03-15 cs.RO
Repulsive Trajectory Modification and Conflict Resolution for Efficient Multi-Manipulator Motion Planning
Dept. of Electronic Engineering, Sogang University, Korea（电子工程系，ソンガン大学）；Dept. of Artificial Intelligence, Sejong University, Korea（人工智能系，世宗大学）
提出基于CBS两层结构的排斥轨迹修改方法，利用人工势场引导冲突机械臂轨迹远离其他机器人，并设计单步直接求解策略，显著减少约束树扩展节点、提升成功率与求解速度。
2025-09-17 cs.MA cs.RO
Deep Reinforcement Learning for Mobile Robot Path Planning
Northeastern University（东北大学）；University of Michigan（密歇根大学）；University of Washington（华盛顿大学）
针对移动机器人路径规划问题，本文设计含奖励函数与参数优化的DRL算法，并结合双向搜索混合A*算法，在嵌入式机器人平台上实现更优规划且占用更少计算资源。
2024-04-10 cs.RO
Robot Motion Planning in Learned Latent Spaces
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出了基于潜在采样的运动规划（L-SBMP），一种通过学习可规划的潜在表示来计算复杂机器人系统运动规划的方法。最近的工作在控制机器人系统有效地利用本地，低维嵌入高维动力学。在本文中，我们将这些最新进展与基于采样的运动规划（SBMP）技术相结合，以设计一种能够规划传统方法（例如，类人机器人，甚至是在视觉空间中进行规划的系统）。具体来说，学习的潜在空间是通过一个自动编码网络，一个动态网络，和碰撞检查网络，这反映了SBMP的三个主要算法原语，即状态采样，本地转向，和碰撞检查。值得注意的是，这些网络可以只通过系统状态和动作的原始数据以及监督冲突检查器来训练。在这些网络的基础上，使用基于RRT的算法直接在潜在空间中规划运动-我们将这种探索算法称为学习潜在RRT（L2 RRT）。该算法全局地探索潜在空间，并能够推广到新的环境。整体的方法证明了两个规划问题，即视觉规划问题，规划发生在视觉（像素）空间，和一个人形机器人规划问题。
2018-11-06 cs.RO
Sampling-Based Multi-Modal Multi-Robot Multi-Goal Path Planning
Computational Robotics Lab ETH Zürich（机器人计算实验室ETH Zurich）
本文提出基于采样的多机器人多目标路径规划方法，解决多机器人协同任务中的路径规划问题，实现概率完备和渐进最优的规划算法。
2026-04-17 cs.RO
Planning Coordinated Human-Robot Motions with Neural Network Full-Body Prediction Models
University of Stuttgart（斯图加特大学）；TU Berlin（柏林工业大学）
数值优化已经成为规划机器人平滑运动轨迹的一种流行方法。然而，当与人类共享空间时，适当平衡安全性，舒适性和效率仍然具有挑战性。这是值得注意的，因为人类会根据机器人的行为来调整自己的行为，这就需要进行复杂的规划和预测。在本文中，我们提出了一种新的优化为基础的运动规划算法，它产生的机器人运动，同时最大限度地提高人类的轨迹可能性下的数据驱动的预测模型。考虑规划和预测在一起，使我们能够制定目标和约束函数的联合人-机器人状态空间。该方法的关键是将潜在空间修改器添加到基于专用递归神经网络的可微分人类预测模型中。这些修改器允许在运动优化中改变人类预测。我们使用公开的MoGaze数据集对我们的方法进行了经验评估。我们的研究结果表明，所提出的框架优于目前的基线规划移交轨迹，避免机器人和人类之间的碰撞。我们的实验展示了协作运动轨迹，其中人类预测和机器人计划都相互适应。
2022-10-24 cs.RO
Towards Adaptive Planning of Assistive-care Robot Tasks
University of York（约克大学）；University of Málaga（马拉加大学）
这篇“研究预览”论文介绍了一种自适应路径规划框架，用于辅助护理应用中的机器人任务执行。该框架提供了一个基于图形的环境建模方法，使用Dijkstra算法进行动态路径查找。一个预测模块，使用概率模型检验估计通过环境中的人类的运动，允许运行时重新规划机器人的路径。我们说明了使用的框架模拟辅助护理案例研究，其中移动机器人导航通过环境和监测终端用户有轻度的身体或认知障碍。
2022-09-28 cs.RO
SRMP: Search-Based Robot Motion Planning Library
Amazon Robotics（亚马逊机器人）
针对现有运动规划框架难以满足高风险应用可预测性与可复现性要求的问题，研究团队提出专为机器人操作定制的SRMP框架，可生成一致可靠轨迹，支持多机器人操作与多平台集成，经评估满足工业级严苛要求并树立运动规划一致性新标准。
2025-09-29 cs.RO
Path planning model of mobile robots in the context of crowds
Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学）
分析了基于RNN和视觉质量评价的人群环境下机器人路径规划模型。移动机器人路径规划是机器人导航的关键，也是机器人研究的一个重要领域。设机器人的运动空间为二维平面，在采用人工势场法进行路径规划时，将机器人的运动看作是在虚拟人工势场力作用下的一种运动。与简单的图像采集相比，复杂人群环境下的图像采集首先需要对图像进行预处理。我们主要使用OpenCV校准工具对采集的图像进行预处理。在方法学设计中，采用基于RNN的视觉质量评价方法滤除背景噪声.标定后的图像中仍然存在高斯噪声等冗余信息，影响后续的运算。提出了一种基于RNN的图像质量评价算法，并在此基础上进行了去噪处理。此外，新的路径规划模型的设计和仿真。通过与现有模型的比较，证明了该模型的鲁棒性。
2020-09-10 cs.RO
Underactuated Motion Planning and Control for Jumping with Wheeled-Bipedal Robots
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文研究了轮式双足机器人的跳跃运动，充分利用了轮式和腿式混合设计的优点。针对轮式双足机器人跳跃运动的运动规划和控制问题，提出了一种综合的分层规划方法。轮-双足动力学的欠驱动是需要解决的主要困难，特别是在规划问题中。为了解决这个问题，提出了一种新的轮式弹簧加载倒立摆（W-SLIP）模型来描述轮式双足机器人在跳跃过程中的基本动力学。依赖于微分平坦的性质的W-SLIP模型，一个易于处理的二次规划为基础的解决方案，规划跳跃运动的轮式双足机器人。结合考虑飞行相位运动的运动学规划方案，给出了完整的W-SLIP模型规划方案。为了使规划轨迹的准确跟踪，基于线性二次型调节器的车轮控制器和任务空间全身控制器的其他关节混合通过干扰观测器。整体规划和控制方案进行了验证，使用V-REP模拟原型轮式双足机器人。
2020-12-11 cs.RO
Real-Time Kinodynamic Motion Planning for Omnidirectional Mobile Robot Soccer using Rapidly-Exploring Random Tree in Dynamic Environment with Moving Obstacles
Universitas Gadjah Mada（加札马达大学）
RoboCup中型组联赛（RoboCup MSL）通过机器人足球比赛为研究移动机器人导航、多机器人协作、通信和集成提供了一个标准化的实验平台，在这种高度动态和对抗性的环境中，机器人足球比赛是一种非常重要的比赛。运动动力学运动规划是机器人运动学领域的一个重要研究课题，它是指机器人在避障的同时，遵循其动力学规律进行运动轨迹规划。提出了一种基于Kinodynamic-RRT* 方法的全向机器人运动动力学运动规划。在这项工作中还考虑了轨迹跟踪控制执行规划轨迹。对机器人平移和旋转方向的运动规划进行解耦。然后，我们实现了kinodynamic-RRT* 与双积分器模型规划的平移轨迹。利用满足速度和加速度约束的最小时间轨迹发生器生成旋转轨迹。然后使用PI控制跟踪计划轨迹。为适应环境的变化，开发了运动规划和轨迹跟踪的并发软件模块。使用基于机器人操作系统（ROS）的RoboCup仿真系统对所产生的系统进行了应用和测试。仿真结果表明，运动规划系统能够生成无碰撞轨迹，轨迹跟踪系统能够跟踪生成的轨迹。在高度动态的环境中，在线方案能够重新规划轨迹。
2019-05-12 cs.RO
Planning Jerk-Optimized Trajectory with Discrete-Time Constraints for Redundant Robots
Delft University of Technology (TU Delft)（代尔夫特理工大学）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学）
针对含运动学冗余且刀具路径带大量离散时间路径点的制造机器人，提出一种在制造过程中同步优化运动加加速度的轨迹规划方法，以提高制造质量。
2020-02-15 cs.RO
Optimal Distributed Multi-Robot Communication-Aware Trajectory Planning using Alternating Direction Method of Multipliers
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
针对多机器人通信感知轨迹规划问题，提出基于预算交易分离通信约束并用一致性ADMM分布式求解的最优规划算法，且在巡检仿真中验证。
2024-08-09 cs.RO
Integer-Programming-Based Narrow-Passage Multi-Robot Path Planning with Effective Heuristics
Zhejiang University（浙江大学）
为了提高仓库类环境下多机器人系统的效率，研究了基于图的多机器人最优路径规划问题。提出了一种基于可编程方法的多机器人路径规划算法OMRPP。我们专注于减少成本所造成的一组机器人从他们的初始配置移动到目标配置在仓库般的环境。该方法的创新点包括：（1）提出了一种基于仓库类环境的拓扑地图提取方法，减小了构建IP模型的规模;（2）提出了单向通行约束，防止机器人在通行过程中发生不可解的碰撞。(3)提出了一种启发式结构，使IP模型总是具有可行的初始解，以保证模型的可解性。大量的仿真实验证明了该算法的有效性和性能。
2021-07-26 cs.RO
TMSTC*: A Turn-minimizing Algorithm For Multi-robot Coverage Path Planning
Guangdong University of Technology（广东工业大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
覆盖路径规划是移动机器人的一个主要应用，它要求机器人沿着规划的路径移动以覆盖整个地图。对于大规模的任务，覆盖路径规划大大受益于多个机器人。在本文中，我们描述了回合最小化多机器人生成树覆盖星（TMSTC*），一个改进的多机器人覆盖路径规划（mCPP）算法的基础上MSTC*。该算法将地图划分为最小的砖块作为树的分支，从而将问题转化为求二部图的最大独立集。实验结果表明，该方法能够减少多机器人的转弯次数，从而比其他算法更快地完成地形覆盖任务.
2022-12-05 cs.RO
Visualizing Local Minima in Multi-Robot Motion Planning using Multilevel Morse Theory
多机器人运动规划问题往往存在许多局部极小点。必须将这些局部最小值可视化，以便我们可以更好地理解、调试和与多机器人系统交互。为了实现这一目标，我们提出了多机器人运动探测器，一种算法，通过引入基于组件的框架，通过减少每个机器人的组件空间使用纤维束，减少多机器人配置空间，从而扩展了以前的结果多层次莫尔斯理论。我们的算法利用这种组件结构搜索和可视化局部极小值。该算法的用户可以指定多级抽象和优化算法。我们使用这些信息来逐步建立一个局部最小树为一个给定的问题。我们证明了这种算法上的几个多机器人系统的多达20个自由度。
2020-04-29 cs.RO
Configuration Space Decomposition for Scalable Proxy Collision Checking in Robot Planning and Control
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
复杂高维环境下机器人的实时运动规划是一个亟待解决的问题。运动规划算法及其底层碰撞检查器对于任何机器人控制堆栈都至关重要。在机器人运动规划中，碰撞检测占据了很大一部分计算时间。现有的碰撞检查器在速度和精度之间进行权衡，并且对于高维复杂环境的扩展性很差。我们提出了一种新的空间分解方法，使用K-Means聚类的正运动学空间加速代理碰撞检查。我们训练个人配置空间模型使用Fastron，一个核心感知器算法，在这些分解的子空间，产生紧凑而高度准确的模型，可以快速查询和更好地扩展到更复杂的环境。我们在7自由度Baxter机器人上演示了这种名为Decomposed Fast Perceptron（D-Fastron）的新方法，与最先进的几何碰撞检查器相比，碰撞检查速度平均快29倍，运动规划速度快9.8倍。
2022-01-26 cs.RO
Hybrid Map-Based Path Planning for Robot Navigation in Unstructured Environments
National University of Defense Technology（国防科技大学）
快速准确的路径规划对于地面机器人在非结构化户外环境中实现安全高效的自主导航至关重要。然而，大多数利用2D或2.5D地图的现有方法都难以平衡地面机器人在这种具有挑战性的场景中导航的效率和安全性。在本文中，我们提出了一种新的混合地图表示融合的2D网格和2.5D数字高程图。在此基础上，提出了一种新的路径规划方法，它考虑了机器人的位姿在可通过性估计。通过这样做，我们的方法显式地将安全性作为规划约束，使机器人能够顺利地在非结构化环境中导航。所提出的方法已经在模拟数据集和真实机器人平台上进行了评估。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。与最先进的基线方法相比，所提出的方法始终为机器人在不同的非结构化户外环境中生成更安全，更容易的路径。我们的方法的实现可在https://github.com/nubot-nudt/T-Hybrid-planner公开获得。
2023-03-09 cs.RO
Multi-Tree Guided Efficient Robot Motion Planning
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Shenzhen Research Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学深圳研究院）
运动规划是机器人完成不同任务所必需的。快速探索随机树（RRT）及其变体由于其在状态空间中的快速搜索而被广泛应用于机器人运动规划中。然而，它们在许多复杂环境中表现不佳，因为运动规划需要同时考虑几何约束和微分约束。在这篇文章中，我们提出了一种新的机器人运动规划算法，利用多树来指导探索和开发。该算法首先维护两棵以上的树来搜索状态空间。每棵树都会探索当地的环境。从根开始的树会逐渐收集其他树的信息并向目标状态生长。这种同时勘探和开采的方法可以快速找到可行的轨迹。我们比较了所提出的算法与其他流行的运动规划算法。实验结果表明，我们的算法实现了最好的性能在不同的评价指标。
2022-05-18 cs.RO
Optimal Robot Path Planning In a Collaborative Human-Robot Team with Intermittent Human Availability
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文研究人类间歇可用的人机协作场景下机器人最优路径规划问题，提出基于预算和关键出发时间的新方法，在保证最优解的同时扩展了问题规模，并在城市路网上验证了其优于基线算法的性能。
2023-07-10 cs.RO
Planning, Learning and Reasoning Framework for Robot Truck Unloading
NASA Jet Propulsion Laboratory（美国国家航空航天局喷气推进实验室）；California Institute of Technology（加州理工学院）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Technion-Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
我们认为，使用工业机械手机器人从卡车上自动卸载箱子的任务。出现了多种挑战：（1）用于携带两个铰接机构（臂和铲）的复杂机器人系统的实时运动规划，（2）在给定关于箱子的不完美信息（例如它们的质量）的情况下，关于接下来执行什么动作的决策，（3）考虑当前动作影响箱子的未来状态的问题的顺序性质，以及（4）将高级决策制定与低级运动规划交错的实时执行。在这项工作中，我们提出了一个规划，学习和推理框架，以应对这些挑战，并描述其组成部分，包括运动规划，离线学习的信念空间规划，在线决策的基础上离线学习，和执行模块相结合的决策与运动规划。我们分析了该框架在真实场景中的性能。特别是，运动规划和执行模块进行评估，在模拟和一个真正的机器人，而离线学习和在线决策进行评估模拟现实世界的情况。
2020-06-18 cs.RO
Monte-Carlo Robot Path Planning
Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Aalto University（阿尔托大学）
路径规划是机器人行为设计的重要算法。基于采样的方法，如快速探索随机树（RRT）或概率路线图，是路径规划问题的主要算法解决方案。尽管它的指数收敛速度，RRT只能找到次优路径。另一方面，$\textrm{RRT}^*$，一个广泛使用的RRT的扩展，保证概率的完整性，找到最佳路径，但在实践中遭受在复杂的环境中缓慢的收敛。此外，现实世界的机器人环境往往是部分可观察的或描述不佳的动态，铸造应用程序的$\textrm{RRT}^*$在复杂的任务次优。研究了机器人路径规划中常用的蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法。值得注意的是，我们研究蒙特卡罗路径规划（MCPP）的分析和证明，一方面，它的指数收敛速度的最优路径完全可观察的马尔可夫决策过程（MDP），另一方面，它的概率完备性，找到可行的路径在部分可观察的MDP（POMDP）假设有限的距离可观察性（证明草图）。我们的算法的贡献，使我们能够采用最近提出的MCTS的变种，不同的探索策略，机器人路径规划。我们的实验评估在模拟的2D和3D环境与7自由度（DOF）的机械手，以及在现实世界的机器人路径规划任务，证明了优越性的MCPP POMDP任务。
2022-08-04 cs.RO
Trust-based Symbolic Motion Planning for Multi-robot Bounding Overwatch
Clemson University（克莱姆森大学）；U.S. Army CCDC Ground Vehicle Systems Center（美国陆军作战能力发展司令部地面车辆系统中心）
多机器人跳跃掩护需要机器人团队成员的及时协调。符号运动规划（SMP）可以为具有高级时序逻辑任务需求的机器人运动规划提供可证明正确的解决方案。针对多机器人系统（MRS）中受时序逻辑约束的复杂边界监视任务，提出了一种安全可靠的SMP框架。首先提出了一个分散的SMP框架，它保证了复杂的边界监视任务的正确性和并行执行的MRS。然后通过参考的遍历性和视线的机器人在地形中的计算信任模型构建。信任模型预测每个机器人团队在执行任务计划的潜在行为的可信度。采用Dijkstra搜索策略寻找最可信的任务和运动规划，保证了MRS跳跃监视的可靠性。在ROS Gazebo中实现了一个机器人仿真，以证明所提出的框架的有效性。
2022-01-06 cs.RO
