【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章基于采样的路径规划--笔记

本文主要是介绍【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章基于采样的路径规划--笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

0. Preliminaries

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做规划都是将WS转到C space下进行。

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找到可行解和最优解（这两个不同）
通过增量或者批次地在C-space中采样来增量式地构建树或者图。
不显式地构造

如果把整个规划问题看成一个大的优化问题，那么大问题可以拆分成小问题进行求解。

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整个规划问题可以分为两个基本的tasks：Explotration和Exploitation
Explotration目的是获取搜索空间中的拓扑信息，即尽可能地把树给更多地长出来
Exploitation目的是使用Explotration过程中获得的信息来增量式地优化解，即优化树的拓扑结构。

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Probabilistic Completeness概率完备：是对可行解而言，即如果一个解是可行的，则我们随着我们采样的进行，我们一定能够找到它。
Asymptotical Optimality渐进最优：针对最优解而言，随着采样的次数趋近于无穷为，我们找到最优解的概率会趋近于1
即时性Anytime：我们能够很快地找到可行解(但)，随着计算资源的投入我们能够找到更优的解。

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采样类算法的发展时间，和给予搜索的规划算法不同，采样类算法是近20年才发展起来的（有些令人惊讶），而如A*这类算法是上世纪50，60年代发展的。

本章内容：
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分别讲可行解，最优解，加速收敛的算法(很多都是基于RRT*发展而来)。

1. Feasiable path planning methods

1. PRM(概率路线图)

1.1.1 PRM

PRM是一种概率完备（probabilistically complete）的算法，意味着随着采样数量的增加，找到一条路径（如果存在的话）的概率趋近于1。然而，它并不保证找到的是最优路径，也不是确定完备的，即它不保证总是在有限的时间内找到解决方案。
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得到一个图的结构来探索解空间的连续性；
希望很好地去覆盖解空间；
分为两个阶段：learning phase（构建图的过程），query phase（在图的基础上进行搜索得到解）

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Learning phase

在C-space中采样，得到一系列采样点，
对采样点进行碰撞检测，delete not collision-free的点，保留collision-free的点
找到留下的采样点的领域内的neighbor node，进行连接
去掉连接边not collision-free的边

Learning phase结束，得到表征C-Space连通性的、collision-free的图结构，进入query phase，有了图之后就可以使用之前的A*或者Dijkstra来进行搜索了。

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优点：由于是静态地图，所以可以进行multiple queries（multiple queries是什么？在什么情况下会使用？）
缺点：基于状态空间建图，不focus on生成某一条特定的path（且环境可能会发生变化，我们有时候只希望找到某条特定解，而不是希望得到整个state space的空间连通性的图，也就是效率低，RRT对此进行了改进）。

1.1.2 Lazy collision-checking

基于以上分析，频繁地进行collision query非常耗时，所以提出了改进Lazy collision-checking(check collision only if necessary)
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基本思想：

采样
连接边，但不对边进行check collision
在边中找到一条path，
对这条path进行collision checking，去掉collision的边，
在图上再搜索一条path，重复step4，知道找到一条collision-free的path。

1.2 RRT(快速搜索随机树)

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不同于PRM的multi query，RRT是向目标点的方向长出一棵树。

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算法流程

从起点开始sample，得到collision free的 $x_{near}$
以 $x_{near}$ 为起点，往一个方向采样得到 $x_{near}\to x_{rand}$ 方向，在这个方向上取 $St e pS i ze$ 的边，进行collision checking：

如果是collision-free的，则采用 $x_{near}\to x_{rand}$ 这条边，更新， $x_{new}=x_{near} + \bm{StepSize}$
如果发生collsion则在 $x_{near}$ 基础上重新sample获得 $x_{rand}$
循环step2，直到找到 $x_{goal}$ ，找到条件 for example， $x_{near}$ 距离 $x_{goal}$ 小于某个阈值，则认为找到了 $x_{goal}$ 。

可以用ZJU-FAST-LAB的这个工作来仿真：https://github.com/ZJU-FAST-Lab/sampling-based-path-finding
里面的代码有些旧的地方需要改一下才能编过，要改的地方不多，比如把boost::shared_ptr改成std::shared_ptr等。

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优点：简单易实现，比PRM更target-oriented，更优目的性，而不是构建全图。
缺点：是可行解，但不是最优解，不够高效（可以从sample方式，搜索算法方面改进）。

2. Optimal path planning methods

2.1 Optimal Criterion(最优性准则)

贝尔曼动态规划最优性准则的离散形式：
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j的cost=min(j的前驱节点的cost(不止一个)+ij间的cost)
f(i)继续往前回溯，直到回溯到start节点。
以上为准则，不是算法。

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直接动态规划方法(DDP，Direct Dynamic Programming)，在某些情况下假定图是无环的，但这种假设通常与问题的特定类别或应用场景相关，而不是与DDP方法本身固有相关。

DDP具体步骤

初始化任意两个节点的cost-to-come valu为 $\infty$ ，即表示 $i, j$ 间不存在路径，距离保持无穷大，这两个点之间不可达。
使用贝尔曼动态规划最优性准则进行迭代。

其中"cost-to-come" 值(即f值)表示从起始点到达当前点所需的代价。在机器人路径规划问题中，“cost-to-come” 可能代表机器人从起点移动到当前位置所需的最小能量。通常与 “cost-to-go” 或 “cost-to-arrive” 结合使用，该值表示估计从当前状态到达目标状态的预期代价。

DDP讨论：
例如，在某些任务规划或决策问题中，要求图是无环的，是为了保证每个决策或状态转移都是向前的，即从一个状态转移到另一个状态不会回到之前的状态。这可以确保算法总是向目标状态前进，而不是在某些状态之间无限循环，这样就可以在有限的步骤内找到最优解。

在无环图（如有向无环图，简称DAG）上应用动态规划的另一个原因是，无环图有一个自然的拓扑排序。这意味着可以按照一定的线性顺序处理所有节点，使得在计算当前节点的最优值之前，所有前置节点的最优值已经被计算。这为动态规划方法提供了一个明确的结构，以便按顺序解决子问题，并最终得到全局的最优解。

在具体实践中，如果我们面对的是一个有环图，那么动态规划问题可能会变得更加复杂，因为可能存在回路，这意味着某个状态可能会重复出现，从而可能导致无限循环。在这种情况下，我们可能需要额外的策略来处理环，例如设置状态访问的限制，或者使用其他算法如贝尔曼-福特算法，它可以处理有向图中的负权重边，但同时也能检测到负权重环。

当假设图是无环（acyclic，即层级结构），每个状态(每个节点的state)仅使用一次最优准则即可算出，也即在计算新节点的cost-to-come value时，该节点的前驱节点的cost-to-come value已被算出。

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在实际的机器人运动规划中，几乎state graphs(or grids)总是存在环结构，而且我们对于state的访问也不是层级式的访问，而是range queries或k-NN(对临近节点)的访问。

sampling-based methods和graph search based methods的不同在于：前者是在生成的隐式随机几何图(RGG,implicit random geometric graph)上进行，构建图的方法存在随机性，且是增量或者批量(batch)的构建的，后者是在确定的图上进行的，图的构建通常是先全部完成。
所以本质上，sampling-based methods也可以看做图搜索方法。
（这段可以学完之后再来看看视频）

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2.2 RRT*

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RRT* $^{[1]}$ 在运行过程中的解是被不断优化的，解是渐进最优的。

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RRT*相较于RRT，使用了Optimal Criterion，体现在ChooseParent和rewire（重连）两个函数上。

RRT*流程如下：

上例中，起始阶段已经从 $x_2$ 采样得到了 $x_{new}$ 的位置，接下来要对 $x_{new}$ 进行决策。
RRT*中sample选取 $x_{new}$ 的方式与RRT相同，在获得 $x_{new}$ 之后，

RRT直接取 $x_{new}$ 作为新的路径点，
而RRT*使用Optimal Criterion的思想进行了ChooseParent，以 $x_{new}$ 为圆心、query range为半径的圆的范围内检测新路径点的candidates(即图中的 $x_{near},x_1,x_2$ )，以各个candidates作为 $x_{new}$ 的前驱节点，计算 $x_{new}$ 的cost-to-come值(即f值)，选取f值最小的前驱节点 $x_{near}$ 作为 $x_{new}$ 的父节点，增加父节点到子节点的边 $Edge_{x_{near}\to x_{new}}$ 。

对 $x_{new}$ 的其他parent candidates进行rewire，若从 $x_{new}$ 到达该candidate时的f值更小，则增加 $Edge_{x_{new}\to x_{candidate}}$ ，删除原来的 $Edge_{x_{else\_node}\to x_{candidate}}$ (类似于Dijkstra中的更新节点cost值为更小的)。

通过ChooseParent和rewire操作，使得RRT*在不断地采样过程中不断接近最优路径。

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ZJU repo的对比。
(在找到一个可行解之后，在地图的各个方向上仍然需要不停地采样，就是因为在别的方向上可能存在f值更小的解。)

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关于上述query range的取值：
$range=min\{\gamma * (\frac{log(card(V))}{card(V)})^{\frac{1}{d}},\eta\}$
其中

$\eta$ ：在 $x_{near}\to x_{new}$ 方向上 $s t eer ()$ 的距离，
$c a r d (V)$ ：集合 $V$ 的势，即集合 $V$ 元素的个数。
$d$ ：规划的维度
$\gamma$ ：为了保证渐进最优性(Asymptotic Optimality，AO)， $\gamma$ 必须大于某个值，即
$\gamma>[2(1+\frac{1}{d})]^{\frac{1}{d}}*[\frac{\mu(X_{free})}{\xi_d}]^{\frac{1}{d}}$
其中
- $\xi_d$ ： $d$ 维单位球的体积(volume)

定性分析，query range设置的越大，找到全局最优的可能性越大，然而，在工程上，通常没有时间让算法收敛到全局最优，我们可以设置一个比steer(即 $\eta$ )大一点点的常数去跑，也能达到比较好的效果，尤其对低维的路径规划问题。
原始RRT* paper中提出了上述计算query range的公式，在2020年的这篇文章 $^{[2]}$ 中对query range进行了改进，将 $\frac{1}{d}$ 改为 $\frac{1}{d+1}$

2.3 pratical implementation

介绍一些工程实现trick
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2.3.1. Bias Sampling

关于采样策略的改进，朝着目标点采样，比如设置一些阈值，当大于阈值时，直接使用goal当做 $x_{rand}$ 。类似的采样策略有很多，后面再细讲。

2.3.2. Sampling rejection

在某些情况下拒绝某些采样，比如有了一个feasiable的解，其cost-to-come valu= $c^{*}$ ，设计一个admissiable heursitic，用于计算到goal的cost的估计，即h，这个estimation由于是admissiable的，所以会比真实的cost-to-come value小。

对于一个新采样点i，可得g，可以计算 $h_{i\to goal}$ ，当 $f=g+h>c^{*}$ 时，我们就reject这次采样。

2.3.3. Branch-and-Bound（Tree pruning树剪枝）

跟DT的剪枝有些相似，思想和Sampling rejection相似，别的 $f = g + h$ 的值很大的子树(non-promising的树)可以选择减掉，后面不再搜索，降低后续query的复杂度。但由于只是local的认为子树是non-promissing的，并不是global的，即可能在该子树后面存在到goal更小的cost的节点存在，所以这种trick也是精度和效率的一个trade-off。

2.3.4. Graph Sparsify

将搜索空间分成很多格子，在每个格子内只留一个采样点，在离散空间(在某个resolution下)是最优，但在连续空间引入了次优性。

2.3.5. Neighbor Query

在 $x_{new}$ 的query range内搜索，或者是找最近的n个点(kNN)，数据结构使用K-D tree或者Range tree(针对高维情况，每一维的range计算方法不同的情况)

2.3.6. Delay Collision Check

lazy-collision-check的一种方法，在loop遍历所有parent candidates前，可以先对各个potential cost-to-come value f=g+h值进行升序排序，先从f值低的开始check，找到第一条collision-free的path的parent candidate之后，后面的就可以不再遍历了。当节点较多时提升较大。

2.3.7 Bi-directional search

从start和goal各长一棵树，在中间汇合，若要保证AO(渐进最优性)，则需要设计树的连接方式。

2.3.8 Conditional Rewire

由于rewire需要消耗计算资源，在找到第一条feasiable solution之前，仅使用RRT，不使用rewire，找到之后再开始rewire。

2.3.9 Data Re-use

保存collision-checking results for ChooseParent and Rewire，仅适用于对称的cost。
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3. Accelerate Convergence

前面讲了找feasiable path和找渐进最优的path，我们希望算法收敛的速度越快越好，所以有对于加速收敛方面的研究。

3.1 RRT#（exploitation角度）

RRT#从两个方面对RRT*进行了改进：Over-exploitation，Under-Exploitation
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Over-exploitation(过度利用，属于规划问题的exploitation phase，对已有树的优化)
和Sampling rejection有些类似，Sampling rejection是在sampling阶段选择采样点，通过计算potential sampling point的heuristic，进而得出 $f = g + h$ 与已有的 $c^{*}$ 进行比较，而Over-exploitation是在找到了parent之后，再rewire阶段再次使用heuristic(当然这两个heuristic可能不一样)，如果 $f=g+h>c^{*}$ ，则无需对该candidate进行rewire操作。
Under-Exploitation(欠利用，同属exploitation phase)
这个不太理解，感觉没讲清楚。PPT上说的是Rewire仅在新节点被加到spanning tree中之后才进行，且只对其Near节点进行(我觉得不加到tree中也没必要rewire啊？在query range中肯定只对Near进行啊？这个需要看paper才能深入理解。)

RRT#的工程实现代码可能比较复杂。
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上面两图可以直观地看出，RRT#是更优目标性，找到 $c^{*}$ 之后，其他方向的扩展就很少了，基本不操作，而RRT*仍然是继续扩展，保证了多个方向的较优的solutions。RRT#更适用于single query。

3.2 Informed sampling(exploration角度，smapling strategy)

informed sampling信息采样，通常指一种采样策略，它利用已有的问题解决方案信息来引导采样过程，以提高搜索效率和寻找更优解的概率。
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直观理解，比RRT*更快地找到AO解。

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简单理解即缩小采样的范围，且缩小后的范围要合理。

omniscient set(全知集)是对求解有提升的采样范围，我们需要设计一个sets，作为omniscient sets的estimation，称作informed sets（信息集）

缩小后的范围为，有三种缩小方式：

Bounding box：在每一个维度上找到一组(lower bound, upper bound)用于缩小sampling范围
Path heuristics：只在已有的feasiable path附近搜索
L2 heuristic：以start和goal为椭圆两焦点，以当前已有的最优解为长轴之长(椭圆是平面上到两个相异固定点的距离之和为常数的点之轨迹) 绘制椭圆，以此椭圆为informed sets。

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两个metrics：

precision：准确率，informed sets中属于omniscient set点在informed sets中的比例。
recall：召回率，informed sets中属于omniscient set点在omniscient set中的比例。

以上三种informed sets，L2 heuristic的precision和recall均为最高。

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针对L2 heuristic informed sets有两种策略：

直接在informed sets内采（Direct）；
直接全部采，然后拒绝不在informed sets中的（Reject）。

Direct策略更优，随着维度增加，Reject采到omniscient sets中的点比例下降，且耗时增加。

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探究为什么L2 heuristic informed set有效：

对于使用L2 heuristic informed sets，需要使用L2 norm作为cost的计算方法。

admissiable heuristic $\leq$ 最优解，是对最优解的下界的估计，如果 $c^{*} \leq$ 采样点的admissiable heuristic，则必有： $c^{*} \leq$ 采样点的admissiable heuristic $\leq$ 经过此采样点的最优cost

实际实现方法：

unit ball：在单位圆(或者高维的单位球)内进行采样；
scale：将圆进行放缩为椭圆；
Rotation：将椭圆进行旋转；
Translation：将椭圆进行平移。

L2 informed set的局限性：只能用于cost function为L2 norm时，如果不是，则无法显式设计出informed set。

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L2-informed set在RRT*和RRT#上的使用。

3.3 GuILD(exploration角度，smapling strategy)

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informed set缩小的条件是当前最优cost变小，此方法对于窄缝中的点很难采样到，如果最优路径需要经过这些窄缝中的点，那么informed set很可能很难缩小搜索范围。

GuILD提出了将informed set分为两部分：

在当前的树中找一个beacon node(信标点)b，
计算出g(b)，以start和b作为焦点，g(b)作为长轴之长绘制椭圆 $t_1$
当前最优解的cost为 $c(\xi)$ ，以b和goal为焦点，以 $c(\xi)-g(b)$ 为长轴之长绘制椭圆 $t_2$

则之前单独的informed set(IS)被分解为 $t_1,t_2$ 两个local subsets(LSs)，总体cost仍然为 $c(\xi)$ ，已经证明：LSs的估计是IS的upper bound(上界)

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一个关键的变化是在整体 $c(\xi)$ 没有变化时，start-beacon set会由于搜索过程中找到了更小的cost的path而被shrink，所以beacon-goal set会被expand，增大了找到窄缝中点的概率。

4. Development trend

本章从三个方面简单讲述了sampling-based path methods以及一项最近的研究：

Feasiable（PRM，RRT）；
Optimal（RRT*，implenmentation trick）；
Convergence（RRT#，Informed RRT*，GuILD(2022)）

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sampling based methods关于Exploration方面的发展比较有潜力：
4. Sampling Strategy：
1. Deterministic/Random：确定的/随机的
2. Batch/Incremental：批量的/增量的
3. Informed sampling
4. Learned sampling（右上图的右侧代表了DL学习出的类似于informed sets的采样范围，当然这类方法还在发展当中，目前可能只能适用于一些简单情况）

混合的方法(Exploration和Exploitation混合的方法)：如引入局部优化（上右下图引入了局部优化，原来绿色边变为红色边，更顺滑）
应用于带有动力学约束的系统：原本RRT提出的初衷就是为了应用于实际的动力学系统。最开始是应用于系统规划，慢慢应用到path planning中。

一些库，框架
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OMPL功能非常强大的一个Motion Planning库，功能强大且完整，在ROS中也有集成。
Moveit with ROS，使用于机械臂(Manipulation)的MP的库
Fast-lab(ZJU FAST-lab的库)

5. Assignment

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6. Reference

[1] Karaman, S., & Frazzoli, E. (2010). Incremental Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning. ArXiv, abs/1005.0416.
[2] Solovey, K., Janson, L., Schmerling, E., Frazzoli, E., & Pavone, M. (2019). Revisiting the Asymptotic Optimality of RRT*. 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2189-2195.
课程中提到的参考论文：

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【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章基于采样的路径规划--笔记

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