多机导航（db-CBS）

EAI 的多机导航组件为同一场景中的地面机器人统一生成无冲突轨迹，并在一个 SimulatorSession 内完成轨迹跟踪。默认规划后端为 db-CBS，可直接使用可视化面板或命令行为多台机器人分配目标。

该组件不需要 ROS 或 Nav2。如果已有 ROS/Nav2 工作流，仍可作为独立导航方案使用。

功能概览

• 一次为多台地面机器人规划互不冲突的轨迹。

• 支持在 Isaac Sim 视口中点选机器人和目标点。

• 支持通过命令行指定部分机器人的目标，或让全队循环交换初始位置。

• 执行中检测机器人距离，在过近时停止队伍并从当前位置重新规划。

• 内置 Factory 三机演示环境，包含 Carter、Scout 和 Go2。

当前组件只支持 num_envs=1。它默认排除 CF2X、Iris、Pegasus 等空中机器人，只管理场景中的地面 articulation。

运行流程

EAI 场景选择 + 机器人当前位姿 + 每台机器人的目标点
        ↓
占据栅格地图 → 障碍物方框 + 规划坐标系
        ↓
db-CBS 对参与机器人进行批量冲突约束规划
        +
未分配目标的地面机器人作为静态占位障碍
        ↓
dynoplan 优化 → 同步的双积分器轨迹
        ↓
连续轨迹净空校验 → 逐帧速度/位置目标命令
        ↓
距离过近时全队保持 → 后台重新规划 → 继续执行

初始规划和运行时重规划都在单个后台 worker 中执行。规划期间 compute_actions() 返回保持命令，Isaac Sim 主循环不会被原生规划器阻塞。

首次构建

先按安装指南准备 Isaac Lab 的 env_isaaclab 环境。db-CBS 原生目标还需要 CMake、C++17、Boost、Eigen、FCL、yaml-cpp 和 Crocoddyl。构建脚本只从当前 Conda 环境、/opt/openrobots、/opt/ros/humble 及已有加载路径解析这些库，不会安装系统软件包。

cd /path/to/eai-simulator
conda activate env_isaaclab
python -m pip install --no-deps crocoddyl==2.0.2
EAI_DBCBS_BUILD_JOBS=8 algorithm/multi_robot_navigation/build_native.sh

构建成功后，脚本会自动准备 db-CBS 需要的运动基元文件。如果本地尚未安装，脚本会从上游 db-CBS 提供的地址下载，并校验文件大小与 SHA-256；已安装的文件会直接校验并复用。

交互式导航

启动三机器人 Factory 场景：

python -m algorithm.multi_robot_navigation.integration \
  --env dbcbs_slam_team --real-time

没有指定 --goal 或 --exchange 时，演示默认打开 EAI Multi-Robot Navigation 面板：

1. 在 Isaac Sim 视口中单击一台地面机器人。

2. 单击地面或其他可拾取表面，为该机器人设置世界坐标目标。

3. 为需要参与任务的其他机器人重复以上操作。

4. 单击 Start Navigation，一次提交所有已分配目标。

黄色圆环标识当前选择；每台机器人使用独立颜色显示目标和剩余路径。没有目标的地面机器人保持停止，并在规划中占据当前位置。

交互模式需要可见视口，不能与 --headless 一起使用。

命令行任务

使用 --goal ROBOT:X,Y 可以重复指定部分机器人：

python -m algorithm.multi_robot_navigation.integration \
  --env dbcbs_slam_team \
  --goal carter_1:3.0,3.0 \
  --goal go2_1:-2.0,1.0 \
  --real-time

让所有地面机器人循环交换初始位置：

python -m algorithm.multi_robot_navigation.integration \
  --env dbcbs_slam_team --exchange --real-time

非交互任务可加 --headless。--max-seconds 设置任务超时，--hold-seconds 设置完成后保留仿真的时间；这两个参数不改变规划器的超时。

地图

from_session() 根据环境 JSON 的 scene_key 自动选择 algorithm/multi_robot_navigation/maps/ 下的地图。内置场景键为：

airs, desert, factory, garden, hospital, plane, warehouse

场景几何发生变化或使用自定义场景时，应显式传入匹配的地图：

python -m algorithm.multi_robot_navigation.integration \
  --env my_env \
  --map-yaml /absolute/path/to/map.yaml \
  --goal carter_1:2.0,-1.0 \
  --real-time

地图使用常见的占据栅格 YAML 字段：image、resolution、origin、occupied_thresh、free_thresh 和 negate。图像和原点必须与 EAI 世界坐标一致；当前 db-CBS 转换只接受 origin 的 yaw 为零。

规划与安全语义

每台机器人都有平面包围半径。默认值按机器人类型解析，也可以通过 dbcbs_robot_radii 按类型或实例名覆盖。规划时还会加入 dbcbs_safety_margin：

有效半径 = 机器人半径 + 安全边距
两机器人最小间距 = 左机器人有效半径 + 右机器人有效半径

同一批目标必须全部成功才会安装新轨迹。优化结果还会在线性插值后的连续时间段上检查两两净空；违反有效半径的结果会被拒绝，而不是直接下发。

执行过程中，任意任务机器人接近其他地面机器人时，全队先输出保持命令，再从当前位姿对原任务目标进行后台重规划。失败的重规划不会取消任务，会保留目标并按照重试间隔继续尝试。

start_navigation() 对 db-CBS 返回的是“已接受规划请求”，不是最终规划成功。最终状态应从 state().planning 和 state().planning_error 读取。

接入自己的会话

from algorithm.multi_robot_navigation.eai_plugin import (
    EaiMultiRobotNavigationPlugin,
)
from simulator import SimulatorLaunchConfig, open_simulator_session

config = SimulatorLaunchConfig(
    env="dbcbs_slam_team",
    enable_ros_bridge_extension=False,
)

with open_simulator_session(config) as simulator:
    navigation = EaiMultiRobotNavigationPlugin.from_session(simulator)
    try:
        navigation.set_goal("carter_1", (3.0, -2.0))
        navigation.set_goal("go2_1", (-1.0, 4.0))
        navigation.start_navigation()

        while simulator.simulation_app.is_running():
            simulator.env.step(navigation.compute_actions())
            state = navigation.state()
            if state.planning_error:
                raise RuntimeError(state.planning_error)
    finally:
        navigation.close()

compute_actions() 只返回由组件管理的地面机器人命令。若宿主还控制空中机器人或其他 agent，应在 env.step() 前合并其他组件的命令。关闭宿主时必须调用 close()，以取消排队任务并释放规划 worker；正在运行的原生规划器仍受 dbcbs_planning_timeout 限制。

关键参数

参数	默认值	作用
planner_backend	"dbcbs"	使用 db-CBS 默认后端；"global" 仅用于旧兼容路径。
dbcbs_planning_timeout	60.0	单次原生规划或重规划的最长秒数。
dbcbs_robot_radii	None	按机器人类型或实例名覆盖平面半径。
dbcbs_safety_margin	0.10	加到每台机器人半径上的安全边距，单位为米。
dbcbs_coarsen_factor	4	占据栅格转障碍物方框前的降采样因子。
dbcbs_replan_clearance	0.25	超出硬净空之外，用于提前触发重规划的距离。
dbcbs_replan_retry_interval	0.50	重规划失败后的最短重试间隔，单位为秒。
exclude_aerial	True	从导航团队中排除已知空中机器人类型。

当前限制

• 规划模型是固定 0.1 s 步长的二维双积分器；高度和完整刚体动力学不进入 db-CBS 问题。

• 地图是静态输入。组件会处理机器人之间的运行时接近事件，但不会从传感器自动更新障碍栅格。

• 自定义场景必须提供与世界坐标和几何一致的地图。

• 仅支持单个并行环境；批量 num_envs > 1 会被拒绝。

来源与致谢

本集成基于 IMRCLab/db-CBS（MIT）。