GenMRP：面向高效个性化实时工业导航的生成式多路径规划框架
机器人学
2026-02-05 v1 图形学
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摘要
现有的工业级导航应用面临海量道路网络，通常采用两种主要方法进行路径规划：一种是为最优路径预计算道路成本并使用启发式算法生成备选方案，另一种是生成式方法近年来受到广泛关注。然而，前者在个性化和路径多样性方面存在局限，后者则难以满足大规模实时场景的效率要求。为此，我们提出GenMRP，一个用于多路径规划的生成式框架。为确保生成效率，GenMRP首先引入骨架到毛细管的方法，动态构建远小于完整道路网络的相关子网络。在该子网络内部，路径按迭代方式生成。第一次迭代识别最优路径，后续迭代则通过新提出的纠错提升方法生成在质量与多样性之间进行平衡的备选路径。每次迭代都将道路特征、用户历史序列和先前生成的路径纳入链路成本模型，以更新道路成本，然后通过Dijkstra算法进行路径生成。大量实验表明，GenMRP在离线和在线环境中均实现了高效的SOTA性能。为便于进一步研究，我们已公开发布了训练和评估数据集。GenMRP已在实际导航应用中完全部署，证明了其有效性和优势。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.04174,
title = {GenMRP: A Generative Multi-Route Planning Framework for Efficient and Personalized Real-Time Industrial Navigation},
author = {Chengzhang Wang and Chao Chen and Jun Tao and Tengfei Liu and He Bai and Song Wang and Longfei Xu and Kaikui Liu and Xiangxiang Chu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04174},
year = {2026}
}