Recurrent Auto-Encoders for Enhanced Deep Reinforcement Learning in Wilderness Search and Rescue Planning
作者: Jan-Hendrik Ewers, David Anderson, Douglas Thomson
分类: cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-02-26
备注: Submitted to Machine Learning with Applications
💡 一句话要点
提出基于循环自编码器增强的深度强化学习方法，用于提升野外搜救规划效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 循环自编码器 野外搜救 无人机 路径规划 软演员-评论家算法 近端策略优化
📋 核心要点
- 现有野外搜救方法难以在有限时间内最大化信息收集，导致搜救效率低下。
- 利用循环自编码器提取环境特征，并结合深度强化学习进行决策，提升信息利用率。
- 实验表明，该方法显著优于现有方法，参数量更少，训练时间更短，性能更优。
📝 摘要（中文）
野外搜救行动通常需要在广阔的区域内进行。为了最大限度地提高受害者的生存机会，搜救工作必须在最短的时间内完成。近年来，廉价多旋翼飞行器的出现改变了搜救行动的方式，但并未解决大面积搜索的挑战。因此，问题不在于完全覆盖，而在于在有限的时间内最大化收集的信息。本文提出了一种循环自编码器和深度强化学习相结合的方法，该方法比以往的纯深度强化学习或优化方法更有效地解决搜索问题。循环自编码器训练范式有效地最大化了编码器到其潜在空间表示的信息吞吐量，深度强化学习可以利用这些信息。由于无需独立解决循环自编码器旨在解决的问题，因此在学习控制任务时效率更高。此外，我们还实现了三种额外的架构，以便对主要提出的架构进行全面比较。同样，我们应用了软演员-评论家算法和近端策略优化算法，以深入了解两者在具有大量观察的高度非线性和复杂应用中的性能。结果表明，所提出的架构远优于基准，其中软演员-评论家算法取得了最佳性能。该模型进一步优于文献中的工作，同时具有不到五分之一的总可学习参数，并且训练时间缩短了四分之三。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决野外搜救规划问题，即在有限的时间和资源下，如何有效地规划无人机的搜索路径，以最大化找到受困人员的概率。现有方法，如纯深度强化学习或优化方法，在处理大规模、高维度环境时，存在学习效率低、泛化能力差等问题。这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，且难以适应复杂多变的地形和环境条件。
核心思路：论文的核心思路是利用循环自编码器（Recurrent Autoencoder, RAE）提取环境的有效特征表示，并将其作为深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）算法的输入。RAE能够学习到环境的压缩表示，从而降低DRL算法的输入维度，提高学习效率。同时，RAE能够捕捉环境的时序信息，有助于DRL算法做出更明智的决策。通过将RAE与DRL相结合，可以有效地解决野外搜救规划问题。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：循环自编码器（RAE）和深度强化学习（DRL）智能体。首先，RAE负责从原始环境观测数据中学习到低维的潜在空间表示。然后，DRL智能体以RAE的输出作为输入，学习最优的搜索策略。具体流程如下：1. 原始环境观测数据输入RAE；2. RAE将观测数据编码为潜在空间表示；3. DRL智能体根据潜在空间表示选择动作；4. 环境执行动作并返回新的观测数据和奖励；5. DRL智能体根据奖励更新策略。
关键创新：论文的关键创新在于将循环自编码器与深度强化学习相结合，用于解决野外搜救规划问题。与传统的纯DRL方法相比，该方法能够更有效地利用环境信息，提高学习效率和泛化能力。RAE的使用降低了DRL算法的输入维度，减少了训练时间和计算资源的需求。此外，RAE能够捕捉环境的时序信息，有助于DRL算法做出更明智的决策。
关键设计：RAE的网络结构采用循环神经网络（RNN），例如LSTM或GRU，用于捕捉环境的时序信息。DRL智能体可以使用各种算法，例如软演员-评论家（SAC）或近端策略优化（PPO）。损失函数包括RAE的重构损失和DRL智能体的策略梯度损失。关键参数包括RAE的潜在空间维度、DRL智能体的学习率、折扣因子等。论文还比较了不同的RAE和DRL架构，并分析了它们在野外搜救规划问题上的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的基于循环自编码器增强的深度强化学习方法在野外搜救规划问题上取得了显著的性能提升。与基线方法相比，该方法能够更快地找到受困人员，且搜索路径更有效率。具体而言，使用软演员-评论家算法的模型优于其他模型，并且在参数量减少到五分之一的情况下，训练时间缩短到四分之一，同时性能超越了现有文献中的方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高效搜索和规划的场景，例如灾难救援、边境巡逻、环境监测等。通过结合无人机和人工智能技术，可以快速有效地搜索目标区域，提高救援效率，降低人员伤亡风险。此外，该方法还可以扩展到其他机器人应用领域，例如自主导航、目标跟踪等。
📄 摘要（原文）
Wilderness search and rescue operations are often carried out over vast landscapes. The search efforts, however, must be undertaken in minimum time to maximize the chance of survival of the victim. Whilst the advent of cheap multicopters in recent years has changed the way search operations are handled, it has not solved the challenges of the massive areas at hand. The problem therefore is not one of complete coverage, but one of maximizing the information gathered in the limited time available. In this work we propose that a combination of a recurrent autoencoder and deep reinforcement learning is a more efficient solution to the search problem than previous pure deep reinforcement learning or optimisation approaches. The autoencoder training paradigm efficiently maximizes the information throughput of the encoder into its latent space representation which deep reinforcement learning is primed to leverage. Without the overhead of independently solving the problem that the recurrent autoencoder is designed for, it is more efficient in learning the control task. We further implement three additional architectures for a comprehensive comparison of the main proposed architecture. Similarly, we apply both soft actor-critic and proximal policy optimisation to provide an insight into the performance of both in a highly non-linear and complex application with a large observation Results show that the proposed architecture is vastly superior to the benchmarks, with soft actor-critic achieving the best performance. This model further outperformed work from the literature whilst having below a fifth of the total learnable parameters and training in a quarter of the time.