Quantum-Enhanced Hybrid Reinforcement Learning Framework for Dynamic Path Planning in Autonomous Systems

📄 arXiv: 2504.20660v2 📥 PDF

作者: Sahil Tomar, Shamshe Alam, Sandeep Kumar, Amit Mathur

分类: cs.LG, cs.ET, cs.IT

发布日期: 2025-04-29 (更新: 2025-05-20)

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出量子增强混合强化学习框架，用于自主系统动态路径规划

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

关键词: 量子计算 强化学习 路径规划 自主系统 动态环境 混合框架 Q表 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在复杂动态环境中路径规划时，训练时间长，适应性不足，难以满足实时性要求。
  2. 该论文提出量子增强混合强化学习框架，利用量子计算加速Q表生成和转弯成本估计，提升训练效率。
  3. 实验结果表明，该框架在路径效率、轨迹平滑度和任务成功率方面均有显著提升，并验证了在真实场景中的可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的量子-经典混合框架，该框架将量子计算与经典强化学习相结合。通过利用量子计算的内在并行性，该方法生成鲁棒的Q表和专门的转弯成本估计，然后将其与经典强化学习流程集成。经典-量子融合显著加速了训练的收敛速度，从而显著减少了训练时间，并提高了在具有静态、动态和移动障碍物场景中的适应性。基于模拟器的评估表明，路径效率、轨迹平滑度和任务成功率得到了显著提高，突出了该框架在复杂和不可预测环境中进行实时自主导航的潜力。此外，该框架还在实际场景中进行了测试，包括现实世界的地图数据，如印度理工学院德里分校的校园，进一步证实了其在复杂和不可预测环境中进行实时自主导航的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：自主系统在复杂动态环境中进行路径规划时，需要快速适应环境变化并做出决策。传统的强化学习方法训练时间长，难以满足实时性要求，并且在面对动态障碍物时，鲁棒性可能不足。因此，需要一种能够快速学习并适应复杂环境的路径规划方法。

核心思路：利用量子计算的并行性来加速强化学习的训练过程。具体来说，使用量子算法生成更鲁棒的Q表，并对转弯成本进行更精确的估计。然后，将这些信息融入到经典的强化学习流程中，从而提高学习效率和适应性。这种混合方法旨在结合量子计算的优势和经典强化学习的成熟性。

技术框架：该框架包含两个主要部分：量子计算模块和经典强化学习模块。首先，量子计算模块利用量子算法生成初始的Q表和转弯成本估计。然后，这些信息被传递到经典强化学习模块，该模块使用标准的强化学习算法（如Q-learning）来进一步优化策略。在训练过程中，量子计算模块可以周期性地更新Q表和转弯成本估计，以适应环境的变化。

关键创新：该方法的核心创新在于将量子计算与经典强化学习相结合。通过利用量子计算的并行性，可以加速Q表的生成和转弯成本的估计，从而显著减少训练时间并提高适应性。此外，该方法还提出了一种专门的转弯成本估计方法，可以更准确地反映环境的复杂性。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断，量子计算模块可能使用了量子退火或量子近似优化算法来生成Q表。经典强化学习模块可能使用了ε-greedy策略进行探索，并使用均方误差作为损失函数。具体的网络结构取决于所使用的强化学习算法。

📊 实验亮点

论文通过模拟实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架在路径效率、轨迹平滑度和任务成功率方面均有显著提升。此外，该框架还在真实世界的地图数据（如印度理工学院德里分校的校园）上进行了测试，进一步证实了其在实际场景中的可行性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中有所提及，但未在正文中详细展开。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人驾驶汽车、自主机器人、无人机等领域，尤其是在复杂、动态和不可预测的环境中。例如，在城市交通中，无人驾驶汽车需要快速适应交通流量的变化和避免突发障碍物。该框架可以提高无人驾驶汽车的路径规划效率和安全性，从而实现更可靠的自主导航。此外，该框架还可以应用于物流、仓储等领域，提高自动化水平和效率。

📄 摘要（原文）

In this paper, a novel quantum classical hybrid framework is proposed that synergizes quantum with Classical Reinforcement Learning. By leveraging the inherent parallelism of quantum computing, the proposed approach generates robust Q tables and specialized turn cost estimations, which are then integrated with a classical Reinforcement Learning pipeline. The Classical Quantum fusion results in rapid convergence of training, reducing the training time significantly and improved adaptability in scenarios featuring static, dynamic, and moving obstacles. Simulator based evaluations demonstrate significant enhancements in path efficiency, trajectory smoothness, and mission success rates, underscoring the potential of framework for real time, autonomous navigation in complex and unpredictable environments. Furthermore, the proposed framework was tested beyond simulations on practical scenarios, including real world map data such as the IIT Delhi campus, reinforcing its potential for real time, autonomous navigation in complex and unpredictable environments.