通過分層子問題擴展和工作空間分解實現可擴展的多機器人運動規劃
提出一種新的多機器人運動規劃方法，通過分層子問題擴展和迭代工作空間分解，將規劃時間提升一個數量級。該方法利用工作空間分解的離散搜索提供協調，避免聯合配置空間的高計算代價。
多機器人運動規劃中的一個基本挑戰是在避免機器人間衝突的同時，不產生搜索聯合配置空間的高計算開銷。近日，一篇提交至arXiv的論文（arXiv:2605.20395）提出了一種可擴展的多移動機器人運動規劃方法，通過分層子問題擴展和工作空間分解細化，實現了規劃時間一個數量級的提升。
該方法由Isaac Ngui等五位作者共同完成，已被WAFR 2026（Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics）接收，於2026年5月19日提交。其核心洞察在於，可以利用工作空間分解上的離散搜索來在規劃過程中提供機器人間的協調。與先前的工作不同，先前的工作使用工作空間拓撲來確定何時需要機器人間的協調，然後將機器人組合到聯合配置空間中，而新方法更進一步，迭代地細化工作空間表示，使規劃器能夠搜索更小、解耦的配置空間。這種策略顯著降低了計算複雜度，使得大規模機器人團隊的實時規劃成為可能。
論文作者包括Isaac Ngui、Courtney McBeth（提交人）等。該方法有望在倉庫自動化、自動駕駛車隊等需要多機器人協同的場景中發揮重要作用。研究人員強調，這種基於分解的策略不僅提高了效率，還保持了規劃的完整性和安全性。