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基于机会主义的采样运动规划方法ORRT*

作者及机构
本研究由Traclabs Inc.的Michael W. Lanighan和Oscar Youngquist合作完成，发表于2024年IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），会议于2024年5月13日至17日在日本横滨举行。

学术背景
运动规划（Motion Planning）是机器人领域的核心问题，旨在为机器人寻找从起点到目标的无碰撞路径。采样类算法如RRT*（快速探索随机树星）因其在高维状态空间中的适用性、概率完备性和渐进最优性而被广泛应用。然而，RRT*存在计算效率低的问题：当连接新节点时，若路径中存在碰撞，传统方法会直接丢弃该节点及所有中间计算，导致资源浪费。

本研究提出了一种改进算法ORRT*（Opportunistic RRT*），通过“机会主义”策略优化搜索过程，目标包括：（1）快速生成初始路径；（2）减少无效计算；（3）提高数据利用率。其核心思想是：在扩展搜索树时，若目标节点因碰撞不可达，则利用路径中最后一个无碰撞的中间节点作为替代，避免计算浪费。

研究流程与方法
1. 算法设计
- 机会主义节点插入：ORRT*在碰撞检测时，若路径中第i个节点发生碰撞，则将第i−β个无碰撞节点（β为预设步长）加入树中（图1）。这一策略避免了传统RRT*因碰撞直接丢弃节点的弊端。
- 动态步长替代：传统RRT*依赖固定步长参数η，而ORRT*通过“跳跃式”连接（尝试直接连接目标节点）消除η的调参需求，适应不同环境复杂度。
- 单次连接启发式：新增节点会尝试直接与目标节点连接，以加速搜索，但需避免因密集节点簇导致的冗余计算。

1. 实验设置

   • 平台与环境：
     
     • 移动机器人：Zebra Fetch移动操作臂，在三个平面导航环境中测试（图2）：
       
     • *Nav-A*：12m×6m棋盘状障碍物环境，测试密集障碍下的规划能力。
       
     • *Nav-B*：经典“Bug Trap”环境，验证狭窄通道逃脱能力。
       
     • *Nav-C*：结合Nav-A与Nav-B特点的混合环境。
       
     • 机械臂：7自由度Franka Emika Panda，在开放（OP）和封闭（EP）两种姿态控制环境中测试。
       
   • 对比算法：包括RRT、RRT*、Informed-RRT*及多种ORRT*变体（如ORRTO*，支持单次连接启发式）。
     
   • 评估指标：规划时间、路径成本（构型空间位移）、采样效率（成功/失败节点数）。
     

2. 数据分析

   • 每个实验运行100次，统计95%置信区间。
     
   • 使用TOPP-RA（Time-Optimal Path Parameterization）对最终路径进行时间参数化。
     

主要结果
1. 移动机器人实验
- 规划时间：在密集环境（Nav-A、Nav-C）中，ORRT*的非重布线版本（ORRT）比RRT*快70.33%，比RRT快38.07%；重布线版本（ORRT*）比RRT*快35.34%（表I）。
- 路径质量：ORRT*的路径长度平均为RRT*的1.28倍（重布线）和1.55倍（非重布线），但在后续采样优化后差距缩小至1.17倍（表II）。
- 采样效率：ORRT*在密集环境中采样数比基线少50%，但在开放环境（Nav-B）中优势减弱（图3）。

1. 机械臂实验
   
   • 单次连接启发式优势：在开放环境（OP）中，ORRTO*的规划时间比RRT*快90%，路径长度缩短13%。
     
   • 自碰撞问题：ORRT*在OP中因自碰撞节点冗余导致规划时间增加95%，但在封闭环境（EP）中仍比RRT*快34.09%。
     

结论与价值
ORRT*通过机会主义策略显著提升了运动规划的效率，尤其在密集环境中表现突出。其科学价值在于：
1. 理论创新：动态步长替代和中间节点复用机制为采样算法设计提供了新思路。
2. 应用价值：减少环境调参需求，适合实时性要求高的场景（如动态避障）。
3. 局限性：在自碰撞频繁或狭窄通道环境中，节点簇可能导致计算冗余，需进一步优化。

研究亮点
1. 方法新颖性：首次将机会主义策略引入RRT*框架，实现计算资源的动态复用。
2. 跨平台验证：在移动机器人和高自由度机械臂上均验证了算法的普适性。
3. 开源贡献：实验基于OMPL（Open Motion Planning Library）实现，代码可复现。

其他发现
- 自碰撞与环境碰撞对机会主义行为的影响差异表明，未来可针对碰撞类型设计差异化策略。
- 结合Lazy Sampling或动态约束的ORRT*变体可能是下一步研究方向。

该报告综合了研究背景、方法、结果与价值，突出了ORRT*在运动规划领域的创新性和实用性。