Inverse Reinforcement Learning for Minimum-Exposure Paths in Spatiotemporally Varying Scalar Fields

📄 arXiv: 2503.06611v1 📥 PDF

作者: Alexandra E. Ballentine, Raghvendra V. Cowlagi

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-03-09

备注: Joint submission to MECC-JAVS 2025

💡 一句话要点

提出基于逆强化学习的最小暴露路径合成方法，用于时空变化标量场中的自主车辆行为分析。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 逆强化学习 路径规划 自主车辆 最小暴露路径 时空变化标量场

📋 核心要点

  1. 自主车辆的性能分析需要大量行为样本，而直接获取成本高昂，因此需要从少量数据中合成更多样本。
  2. 论文提出使用逆强化学习（IRL）方法，从专家示例路径中学习奖励函数，进而生成新的最小暴露路径。
  3. 实验表明，该方法在静态和动态威胁场中均能有效合成路径，且对未见过的威胁场具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种逆强化学习（IRL）模型，用于解决自主车辆（AV）在前往固定目标位置的过程中，最小化暴露于不利环境条件下的路径合成问题。该方法旨在通过“放大”小数据集，合成大量合理的AV行为样本，从而提升AV的性能和可靠性分析。环境由威胁场表征，该威胁场是一个严格正标量场，强度越高表示对AV越危险和不利。该IRL模型能够合成类似于训练数据集的最小暴露路径数据集。实验结果表明，当威胁场与训练时使用的威胁场相同时，该模型在合成初始条件未出现在训练数据集中的路径方面表现出色。此外，该模型在未见过的威胁场上也能保持较低的误差。最后，该模型能够根据不同特征的训练数据集合成不同的数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主车辆在时空变化的标量场（威胁场）中，如何生成最小暴露路径的问题。现有方法可能无法有效利用少量专家示例路径，难以合成大量具有代表性的路径样本，从而限制了自主车辆的性能和可靠性分析。

核心思路：论文的核心思路是利用逆强化学习（IRL），从专家提供的最小暴露路径样本中学习一个奖励函数，该奖励函数能够反映环境的威胁程度。然后，通过强化学习算法，基于学习到的奖励函数生成新的最小暴露路径。这样，即使在未知的初始条件下，也能合成合理的路径。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 逆强化学习阶段：使用训练数据集（专家示例路径）训练IRL模型，学习奖励函数。2) 路径合成阶段：使用学习到的奖励函数，通过强化学习算法（例如，动态规划或采样方法）生成新的最小暴露路径。该框架可以处理静态和动态威胁场。

关键创新：该方法的主要创新在于将逆强化学习应用于最小暴露路径合成问题，并验证了其在时空变化标量场中的有效性。与传统的路径规划方法相比，IRL能够从少量示例中学习环境的潜在威胁信息，从而更好地泛化到新的场景。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 奖励函数的选择：例如，可以使用线性函数或神经网络来表示奖励函数。2) IRL算法的选择：例如，可以使用最大熵IRL或结构化SVM IRL。3) 强化学习算法的选择：例如，可以使用动态规划、蒙特卡洛树搜索或深度强化学习算法。4) 威胁场的表示方法：例如，可以使用高斯过程或网格地图来表示威胁场。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该IRL模型在合成路径方面表现出色，即使在初始条件未出现在训练数据集中的情况下，也能生成合理的路径。此外，该模型在未见过的威胁场上也能保持较低的误差，表明其具有良好的泛化能力。该模型还能够根据不同特征的训练数据集合成不同的数据集，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自主导航、机器人路径规划、环境监测等领域。例如，可以用于指导无人机在复杂环境中选择风险最小的飞行路线，或帮助机器人避开有害物质浓度较高的区域。此外，该方法还可以用于生成训练数据，提升自主系统的鲁棒性和安全性。

📄 摘要（原文）

Performance and reliability analyses of autonomous vehicles (AVs) can benefit from tools that ``amplify'' small datasets to synthesize larger volumes of plausible samples of the AV's behavior. We consider a specific instance of this data synthesis problem that addresses minimizing the AV's exposure to adverse environmental conditions during travel to a fixed goal location. The environment is characterized by a threat field, which is a strictly positive scalar field with higher intensities corresponding to hazardous and unfavorable conditions for the AV. We address the problem of synthesizing datasets of minimum exposure paths that resemble a training dataset of such paths. The main contribution of this paper is an inverse reinforcement learning (IRL) model to solve this problem. We consider time-invariant (static) as well as time-varying (dynamic) threat fields. We find that the proposed IRL model provides excellent performance in synthesizing paths from initial conditions not seen in the training dataset, when the threat field is the same as that used for training. Furthermore, we evaluate model performance on unseen threat fields and find low error in that case as well. Finally, we demonstrate the model's ability to synthesize distinct datasets when trained on different datasets with distinct characteristics.