Hybrid Reinforcement Learning and Search for Flight Trajectory Planning

📄 arXiv: 2509.04100v1 📥 PDF

作者: Alberto Luise, Michele Lombardi, Florent Teichteil Koenigsbuch

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

提出混合强化学习与搜索的飞行轨迹规划方法，加速紧急情况下的航线重规划。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 路径规划 飞行轨迹优化 混合算法 搜索算法

📋 核心要点

  1. 现有飞行轨迹规划方法在紧急情况下重新规划航线时速度较慢，难以满足实时性要求。
  2. 该论文提出利用强化学习预先计算近优路径，并将其作为约束条件加速搜索算法的求解过程。
  3. 实验表明，该方法在燃料消耗几乎不变的情况下，计算速度相比传统方法提升高达50%。

📝 摘要（中文）

本文探索了强化学习（RL）与基于搜索的路径规划器相结合的方法，旨在加速客机飞行路径的优化，尤其是在紧急情况下快速重新计算航线至关重要。核心思想是训练一个强化学习智能体，使其基于位置和大气数据预先计算出接近最优的路径，并在运行时利用这些路径来约束底层的路径规划求解器，从而在初始猜测的一定距离内找到解决方案。该方法有效地减小了求解器的搜索空间，显著加快了航线优化速度。虽然不能保证全局最优性，但使用空客飞机性能模型进行的实验结果表明，燃料消耗与无约束求解器几乎相同，偏差通常在1%以内。同时，与单独使用传统求解器相比，计算速度最多可提高50%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决飞行轨迹规划中，尤其是在紧急情况下快速重新规划航线的问题。现有方法，如传统的路径规划求解器，在面对复杂环境和实时性要求时，计算速度较慢，难以满足需求。因此，需要一种能够快速生成可行且接近最优航线的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）的快速决策能力和搜索算法的精确优化能力，将两者结合起来。具体而言，首先使用RL训练一个智能体，使其能够根据当前的位置和大气数据，快速生成一个接近最优的航线。然后，将该航线作为搜索算法的初始猜测和约束条件，从而减小搜索空间，加速求解过程。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：离线训练阶段和在线规划阶段。在离线训练阶段，使用强化学习算法训练一个智能体，使其能够根据位置和大气数据预测近优航线。在在线规划阶段，当需要重新规划航线时，首先使用训练好的RL智能体生成一个初始航线。然后，将该航线作为约束条件输入到传统的路径规划求解器中，求解器在约束的范围内搜索最优航线。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将强化学习和搜索算法有机结合。强化学习用于快速生成初始解，搜索算法用于在初始解附近进行精确优化。这种混合方法既能保证计算速度，又能保证解的质量。与单独使用强化学习相比，该方法可以获得更高的精度；与单独使用搜索算法相比，该方法可以显著提高计算速度。

关键设计：论文中使用了特定的强化学习算法（具体算法未知），并设计了相应的奖励函数，以鼓励智能体生成燃料消耗低的航线。此外，还设计了一种约束机制，将RL生成的航线作为搜索算法的约束条件。具体参数设置和网络结构等细节信息未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的路径规划求解器相比，该方法在燃料消耗几乎不变（偏差通常在1%以内）的情况下，计算速度最多可提高50%。这表明该方法能够在保证飞行性能的同时，显著提高航线规划的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于民航飞行控制系统，特别是在紧急情况下，例如遭遇恶劣天气或机械故障时，能够快速生成备选航线，提高飞行安全性和效率。此外，该方法还可以扩展到其他需要快速路径规划的领域，如无人机导航、机器人运动规划等。

📄 摘要（原文）

This paper explores the combination of Reinforcement Learning (RL) and search-based path planners to speed up the optimization of flight paths for airliners, where in case of emergency a fast route re-calculation can be crucial. The fundamental idea is to train an RL Agent to pre-compute near-optimal paths based on location and atmospheric data and use those at runtime to constrain the underlying path planning solver and find a solution within a certain distance from the initial guess. The approach effectively reduces the size of the solver's search space, significantly speeding up route optimization. Although global optimality is not guaranteed, empirical results conducted with Airbus aircraft's performance models show that fuel consumption remains nearly identical to that of an unconstrained solver, with deviations typically within 1%. At the same time, computation speed can be improved by up to 50% as compared to using a conventional solver alone.