Path Planning Acceleration with GPU for an Omnidirectional Mobile Robot

Abstract

Path planning in a state space using the iterative deepening method is a complex problem that can be accelerated using a GPU. In this approach, the state space is divided into smaller subspaces and iterative depth search is applied to each of these. The parallel capabilities of the GPU are utilized to process several subspaces concurrently. Furthermore, the shared memory in the GPU can be leveraged to store relevant data and reduce access time to the global memory. Implementing this approach on the GPU can provide significant acceleration compared to CPU execution. However, careful optimization and parameter tuning are required to utilize the GPU’s capacity fully. In addition to a detailed description of the proposed methodology, experimental results are presented that demonstrate the superiority of our approach compared to traditional CPU-based methods. These results highlight the potential of GPUs to transform trajectory planning in mobile robots, offering a route to faster and more efficient solutions. Trajectory planning in state spaces represents a significant challenge in mobile robotics, particularly in applications that demand fast and efficient responses in dynamic and complex environments. This work introduces a novel method to accelerate route planning in an omnidirectional mobile robot fusing advances in hardware with sophisticated algorithmic techniques, a new paradigm is established in path planning for omnidirectional mobile robots, marking an important milestone in the search for more agile and capable robotic systems. RESUMEN La planificación de rutas en un espacio de estados utilizando el método de profundización iterativa es un problema complejo que puede acelerarse utilizando una GPU. En este enfoque, el espacio de estados se divide en subespacios más pequeños y se aplica una búsqueda en profundidad iterativa a cada uno de ellos. Las capacidades paralelas de la GPU se utilizan para procesar varios subespacios al mismo tiempo. Además, la memoria compartida en la GPU se puede aprovechar para almacenar datos relevantes y reducir el tiempo de acceso a la memoria global. La implementación de este enfoque en la GPU puede proporcionar una aceleración significativa en comparación con la ejecución de la CPU. Sin embargo, se requiere una cuidadosa optimización y ajuste de parámetros para utilizar plenamente la capacidad de la GPU. Además de una descripción detallada de la metodología propuesta, se presentan resultados experimentales que demuestran la superioridad de nuestro enfoque en comparación con los métodos tradicionales basados ​​en CPU. Estos resultados resaltan el potencial de las GPU para transformar la planificación de trayectorias en robots móviles, ofreciendo una ruta hacia soluciones más rápidas y eficientes. La planificación de trayectorias en espacios de estados representa un desafío importante en la robótica móvil, particularmente en aplicaciones que exigen respuestas rápidas y eficientes en entornos dinámicos y complejos. Este trabajo presenta un método novedoso para acelerar la planificación de rutas en un robot móvil omnidireccional, fusionando avances en hardware con técnicas algorítmicas sofisticadas, se establece un nuevo paradigma en la planificación de rutas para robots móviles omnidireccionales, marcando un hito importante en la búsqueda de robots más ágiles y capaces. sistemas.