[论文解读] Safe Interval Path Planning With Kinodynamic Constraints

Zain Alabedeen Ali, Konstantin Yakovlev|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2023

Robotic Path Planning Algorithms被引用 4

一句话总结

本文提出SIPP-IP，即安全区间路径规划（SIPP）的可证明完整且最优的扩展，通过引入区间投影来推理停止时间与加速时间，从而处理运动学动力学约束——特别是非瞬时加速度与减速度。与原始SIPP或朴素变体不同，SIPP-IP通过建模动态可行性下的安全区间，避免了不完整性，相较于A*实现两个数量级的加速，且在完整性和解质量方面优于不完整的SIPP变体。

ABSTRACT

Safe Interval Path Planning (SIPP) is a powerful algorithm for solving single-agent pathfinding problem when the agent is confined to a graph and certain vertices/edges of this graph are blocked at certain time intervals due to dynamic obstacles that populate the environment. Original SIPP algorithm relies on the assumption that the agent is able to stop instantaneously. However, this assumption often does not hold in practice, e.g. a mobile robot moving with a cruising speed is not able to stop immediately but rather requires gradual deceleration to a full stop that takes time. In other words, the robot is subject to kinodynamic constraints. Unfortunately, as we show in this work, in such a case original SIPP is incomplete. To this end, we introduce a novel variant of SIPP that is provably complete and optimal for planning with acceleration/deceleration. In the experimental evaluation we show that the key property of the original SIPP still holds for the modified version -- it performs much less expansions compared to A* and, as a result, is notably faster.

研究动机与目标

• 解决原始SIPP在应用于具有非瞬时加速度与减速度的代理时的不完整性问题。
• 开发一种可证明完整且最优的路径规划算法，以在具有时变障碍物的动态环境中考虑运动学动力学约束。
• 通过最小化节点扩展数量，在确保真实运动动力学下正确性的前提下，保持SIPP的效率。
• 通过实证验证，SIPP-IP在成功率、解成本和运行时间方面优于A*和不完整的SIPP变体。

提出的方法

• 引入区间投影，基于运动学动力学约束，建模代理可安全停止或加速的时间区间。
• 修改SIPP的安全区间传播机制，以考虑停止时间与加速时间，确保仅考虑动态可行的转移。
• 采用保守的碰撞检测机制，在移动障碍物部分重叠时仍保留被阻塞的时间区间，并将非整数时间限制四舍五入至最近整数以确保安全。
• 提出一种新型节点扩展策略，允许在搜索树的不同点推理等待动作，避免过早承诺至不可行路径。
• 利用SIPPwRT中的技术实现SIPP-IP，以支持高效重扩展和不可行路径的剪枝。
• 在包含动态障碍物的多种地图上开展实验，将SIPP-IP与A*、SIPP1（受运动学动力学约束的SIPP）和SIPP2（增强重扩展的SIPP）进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 SIPP能否在保持完整性和最优性的同时，扩展以处理非瞬时加速度与减速度等运动学动力学约束？
• RQ2 为何SIPP的标准扩展在引入运动学动力学约束时会失效？需要何种结构性改进以恢复完整性？
• RQ3 尽管增加了运动学可行性复杂度，SIPP-IP是否仍能保持SIPP在节点扩展数量和运行时间方面的效率？
• RQ4 在多样化环境中，SIPP-IP相较于A*和不完整SIPP变体在成功率、解成本和计算效率方面表现如何？

主要发现

• SIPP-IP在所有测试地图上均实现100%成功率，而A*在许多运行中超过节点限制，SIPP1/SIPP2因不完整性导致成功率较低。
• 平均而言，SIPP-IP解决了所有SIPP1和SIPP2无法求解的实例，证明其在运动学动力学约束下的完整性。
• 在成本比较中，SIPP1和SIPP2的解成本高于SIPP-IP：在'room'地图上，42%的SIPP1解和22%的SIPP2解成本超出SIPP-IP超过50%。
• 与A*相比，SIPP-IP将运行时间减少两个数量级，所有地图（除最大地图外）的平均运行时间均低于0.1秒。
• 尽管SIPP-IP更为保守，其在运行时间上仍优于SIPP2，表明其区间投影策略有效减少了不必要的扩展。
• 该算法适用于实时机器人应用，因其在除最大地图外的所有地图上的平均运行时间均低于0.1秒。