Kino-PAX: Highly Parallel Kinodynamic Sampling-based Planner

要約

サンプリングベースのモーション プランナー (SBMP) は、高次元空間での複雑な運動力学的制約を伴う計画には効果的ですが、主にシリアル計算設計が原因で、リアルタイム パフォーマンスを達成するのに依然として苦労しています。
我々は、GPU などの並列デバイス向けに設計された新しい高並列キノダイナミック SBMP である Kinodynamic Parallel Accelerated eXpansion (Kino-PAX) を紹介します。
Kino-PAX は、軌道セグメントのツリーを直接並行して成長させます。
私たちの重要な洞察は、反復ツリー成長プロセスを 3 つの大規模並列サブルーチンに分解する方法です。
Kino-PAX は、スレッドがほぼ独立し、同等のワークロードを共有し、高遅延のデータ転送とプロセスの同期を最小限に抑えながら低遅延のリソースを利用できるようにすることで、並列デバイスの実行階層と整合するように設計されています。
この設計により、非常に効率的な GPU が実装されます。
私たちは、Kino-PAX が確率的に完全であることを証明し、コンピューティング ハードウェアの改善によるそのスケーラビリティを分析します。
経験的評価では、デスクトップ GPU で 10 ミリ秒程度、組み込み GPU で 100 ミリ秒程度のソリューションが実証されており、最先端の逐次アルゴリズムの粗粒 CPU 並列化と比較して最大 1000 倍の向上を示しています。
さまざまな複雑な環境とシステム。

要約(オリジナル)

Sampling-based motion planners (SBMPs) are effective for planning with complex kinodynamic constraints in high-dimensional spaces, but they still struggle to achieve real-time performance, which is mainly due to their serial computation design. We present Kinodynamic Parallel Accelerated eXpansion (Kino-PAX), a novel highly parallel kinodynamic SBMP designed for parallel devices such as GPUs. Kino-PAX grows a tree of trajectory segments directly in parallel. Our key insight is how to decompose the iterative tree growth process into three massively parallel subroutines. Kino-PAX is designed to align with the parallel device execution hierarchies, through ensuring that threads are largely independent, share equal workloads, and take advantage of low-latency resources while minimizing high-latency data transfers and process synchronization. This design results in a very efficient GPU implementation. We prove that Kino-PAX is probabilistically complete and analyze its scalability with compute hardware improvements. Empirical evaluations demonstrate solutions in the order of 10 ms on a desktop GPU and in the order of 100 ms on an embedded GPU, representing up to 1000 times improvement compared to coarse-grained CPU parallelization of state-of-the-art sequential algorithms over a range of complex environments and systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google