Near-Driven Autonomous Rover Navigation in Complex Environments: Extensions to Urban Search-and-Rescue and Industrial Inspection

📄 arXiv: 2504.17794v1 📥 PDF

作者: Dhadkan Shrestha, Lincoln Bhattarai

分类: cs.NE, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-04-11

💡 一句话要点

扩展神经进化方法，实现复杂环境下自主机器人近距离导航，应用于城市搜救和工业检测。

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

关键词: 自主导航 神经进化 NEAT 城市搜救 工业检测 机器人 强化学习 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有自主导航方法在复杂动态环境中泛化性不足，难以适应城市搜救和工业检测等任务。
  2. 采用基于NEAT的神经进化方法，通过演化神经网络控制器，提升机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性。
  3. 实验表明，NEAT方法在户外测试中达到约80%的成功率，优于基线模型，并展现出良好的迁移学习能力。

📝 摘要（中文）

本文探讨了一种扩展的神经进化方法，该方法基于增强拓扑神经进化（NEAT），用于在动态环境中执行危险任务的自主机器人，例如消防、城市搜索救援（USAR）和工业检测。在先前研究的基础上，本文将仿真环境扩展到更大、更复杂的设置，展示了NEAT在不同应用中的适应性。通过整合NEAT和强化学习的最新进展，该研究使用现代仿真框架来实现逼真度，并使用混合算法进行优化。实验结果表明，NEAT进化的控制器实现了与最先进的深度强化学习方法相当的成功率，并具有卓越的结构适应性。智能体在户外测试中达到了约80%的成功率，超过了基线模型。本文还强调了任务之间迁移学习的优势，并评估了NEAT在复杂3D导航中的有效性。研究贡献包括评估NEAT在各种自主应用中的应用，并讨论了实际部署的考虑因素，强调了该方法作为自主导航任务中深度强化学习的替代或补充的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂动态环境下自主机器人的导航问题，特别是在城市搜救（USAR）和工业检测等场景中。现有方法，尤其是传统的强化学习方法，在面对环境变化和任务差异时，泛化能力不足，需要大量的训练数据和计算资源。此外，深度强化学习方法通常需要手动设计网络结构，缺乏灵活性和适应性。

核心思路：论文的核心思路是利用神经进化算法NEAT（NeuroEvolution of Augmenting Topologies）来自动搜索和优化机器人的控制器。NEAT能够同时进化神经网络的结构和权重，从而找到适应特定任务和环境的最优控制器。通过演化而非直接训练，可以更好地探索解空间，并获得更具鲁棒性和泛化能力的控制器。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 仿真环境：使用现代仿真框架（具体框架未知）构建逼真的城市搜救和工业检测环境，模拟各种复杂地形和障碍物。2) NEAT算法：采用NEAT算法进化神经网络控制器，控制机器人的运动。3) 混合优化：结合NEAT和强化学习的优势，可能使用强化学习方法微调NEAT进化得到的控制器。4) 迁移学习：探索在不同任务之间迁移学习的可能性，例如将城市搜救任务中训练得到的控制器迁移到工业检测任务中。

关键创新：论文的关键创新在于将NEAT算法应用于复杂环境下的自主机器人导航，并验证了其在城市搜救和工业检测等实际场景中的有效性。与传统的深度强化学习方法相比，NEAT能够自动搜索网络结构，具有更强的适应性和灵活性。此外，论文还探索了迁移学习在不同任务之间的应用，进一步提高了算法的效率和泛化能力。

关键设计：论文中关于NEAT的具体参数设置、适应度函数的设计、以及如何将NEAT与强化学习相结合等技术细节未知。但是，可以推测，适应度函数的设计至关重要，需要综合考虑机器人的导航效率、安全性、以及任务完成度等因素。此外，神经网络的结构和复杂度的控制也是一个关键问题，需要根据具体的任务和环境进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于NEAT进化的控制器在户外测试中达到了约80%的成功率，超过了基线模型。这表明NEAT在复杂环境下的自主导航方面具有很强的潜力。此外，研究还发现，在不同任务之间进行迁移学习可以显著提高算法的效率和泛化能力。NEAT方法在结构适应性方面优于传统的深度强化学习方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市搜救、工业检测、消防等危险环境下的自主机器人导航。通过自主导航，机器人可以代替人类进入危险区域进行侦察、搜索、救援和检测，降低人员伤亡风险，提高工作效率。此外，该方法还可扩展到其他需要自主导航的领域，如物流、农业和智能家居等。

📄 摘要（原文）

This paper explores the use of an extended neuroevolutionary approach, based on NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT), for autonomous robots in dynamic environments associated with hazardous tasks like firefighting, urban search-and-rescue (USAR), and industrial inspections. Building on previous research, it expands the simulation environment to larger and more complex settings, demonstrating NEAT's adaptability across different applications. By integrating recent advancements in NEAT and reinforcement learning, the study uses modern simulation frameworks for realism and hybrid algorithms for optimization. Experimental results show that NEAT-evolved controllers achieve success rates comparable to state-of-the-art deep reinforcement learning methods, with superior structural adaptability. The agents reached ~80% success in outdoor tests, surpassing baseline models. The paper also highlights the benefits of transfer learning among tasks and evaluates the effectiveness of NEAT in complex 3D navigation. Contributions include evaluating NEAT for diverse autonomous applications and discussing real-world deployment considerations, emphasizing the approach's potential as an alternative or complement to deep reinforcement learning in autonomous navigation tasks.