GRL-SNAM: Geometric Reinforcement Learning with Path Differential Hamiltonians for Simultaneous Navigation and Mapping in Unknown Environments
作者: Aditya Sai Ellendula, Yi Wang, Minh Nguyen, Chandrajit Bajaj
分类: cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-12-31
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出GRL-SNAM，通过几何强化学习与路径微分哈密顿量实现未知环境下的同步定位与建图。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 几何强化学习 同步定位与建图 路径规划 哈密顿优化 未知环境导航
📋 核心要点
- 现有SNAM方法依赖全局地图或预先设定的导航策略，难以适应未知环境和动态变化。
- GRL-SNAM利用几何强化学习，将传感器输入转化为局部能量景观，通过哈密顿优化实现动态路径规划。
- 实验表明，GRL-SNAM在未知环境中表现出良好的导航性能，优于局部反应基线和全局策略学习方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种几何强化学习框架GRL-SNAM，用于在未知环境中进行同步定位与建图（SNAM）。SNAM问题具有挑战性，因为它需要设计多智能体的分层或联合策略，以控制真实机器人朝向目标移动，且环境地图事先未知，需要通过传感器获取。GRL-SNAM通过主动查询响应于传感代理，并沿着运动路径调用传感器。与抢占式导航算法和其他强化学习方法不同，GRL-SNAM完全依赖于局部感官观测，而不构建全局地图。我们的方法将路径导航和建图建模为动态最短路径搜索和发现过程，使用受控的哈密顿优化：感官输入被转化为局部能量景观，编码可达性、障碍物壁垒和形变约束，而感知、规划和重配置策略通过更新哈密顿量逐步演化。简化的哈密顿量作为自适应评分函数，更新动能/势能项，嵌入障碍约束，并随着新局部信息的到来不断细化轨迹。我们在两个不同的2D导航任务上评估了GRL-SNAM。在相同的阶段性感知约束下，与局部反应基线和全局策略学习参考相比，它保持了间隙，推广到未见过的布局，并证明了通过更新哈密顿量的几何强化学习能够通过最小的探索和局部能量细化实现高质量的导航，而不是广泛的全局建图。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知环境中，机器人如何仅通过局部传感器信息实现高效的同步定位与建图（SNAM）问题。现有方法通常依赖于预先构建的全局地图或复杂的全局策略学习，这在未知或动态变化的环境中表现不佳，计算成本高昂，泛化能力有限。
核心思路：GRL-SNAM的核心思路是将环境感知和路径规划问题转化为一个动态的最短路径搜索问题。通过将传感器数据转化为局部能量景观，机器人可以根据能量梯度进行导航，同时利用哈密顿优化框架不断更新和优化路径，从而在探索环境的同时完成定位和建图。这种方法避免了构建全局地图的需要，降低了计算复杂度，并提高了对未知环境的适应性。
技术框架：GRL-SNAM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 传感器模块：负责获取局部环境信息。2) 能量景观构建模块：将传感器数据转化为局部能量景观，其中障碍物对应于高能量区域，目标对应于低能量区域。3) 哈密顿优化模块：利用哈密顿动力学原理，基于能量景观进行路径规划和优化。该模块通过不断更新哈密顿量，调整路径，使其逐渐逼近最优路径。4) 策略更新模块：使用强化学习算法，根据导航结果更新感知、规划和重配置策略。
关键创新：GRL-SNAM的关键创新在于将几何强化学习与路径微分哈密顿量相结合，实现了一种无需全局地图的SNAM方法。与传统的基于地图的SNAM方法相比，GRL-SNAM更加灵活和高效，能够更好地适应未知环境。此外，通过哈密顿优化，GRL-SNAM能够有效地利用局部信息，避免了全局搜索的需要，降低了计算复杂度。
关键设计：GRL-SNAM的关键设计包括：1) 能量景观的构建方式：如何将传感器数据有效地转化为能量景观，使其能够准确地反映环境信息。2) 哈密顿量的选择和更新策略：如何选择合适的哈密顿量，并设计有效的更新策略，使其能够随着环境的变化而自适应地调整。3) 强化学习算法的选择：如何选择合适的强化学习算法，以有效地学习感知、规划和重配置策略。论文中使用了简化的哈密顿量作为自适应评分函数，并设计了相应的动能/势能项和障碍约束嵌入方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GRL-SNAM在两个不同的2D导航任务中表现出色，与局部反应基线和全局策略学习方法相比，GRL-SNAM在保持安全间隙的同时，能够更好地推广到未见过的布局。该方法通过局部能量细化实现高质量导航，避免了大规模全局建图，验证了几何强化学习与哈密顿量更新的有效性。
🎯 应用场景
GRL-SNAM在机器人导航、自动驾驶、无人机巡检等领域具有广泛的应用前景。该方法无需预先构建地图，能够适应未知和动态变化的环境，降低了部署成本和维护难度。此外，GRL-SNAM还可以应用于灾难救援、环境勘探等场景，帮助机器人自主完成任务。
📄 摘要（原文）
We present GRL-SNAM, a geometric reinforcement learning framework for Simultaneous Navigation and Mapping(SNAM) in unknown environments. A SNAM problem is challenging as it needs to design hierarchical or joint policies of multiple agents that control the movement of a real-life robot towards the goal in mapless environment, i.e. an environment where the map of the environment is not available apriori, and needs to be acquired through sensors. The sensors are invoked from the path learner, i.e. navigator, through active query responses to sensory agents, and along the motion path. GRL-SNAM differs from preemptive navigation algorithms and other reinforcement learning methods by relying exclusively on local sensory observations without constructing a global map. Our approach formulates path navigation and mapping as a dynamic shortest path search and discovery process using controlled Hamiltonian optimization: sensory inputs are translated into local energy landscapes that encode reachability, obstacle barriers, and deformation constraints, while policies for sensing, planning, and reconfiguration evolve stagewise via updating Hamiltonians. A reduced Hamiltonian serves as an adaptive score function, updating kinetic/potential terms, embedding barrier constraints, and continuously refining trajectories as new local information arrives. We evaluate GRL-SNAM on two different 2D navigation tasks. Comparing against local reactive baselines and global policy learning references under identical stagewise sensing constraints, it preserves clearance, generalizes to unseen layouts, and demonstrates that Geometric RL learning via updating Hamiltonians enables high-quality navigation through minimal exploration via local energy refinement rather than extensive global mapping. The code is publicly available on \href{https://github.com/CVC-Lab/GRL-SNAM}{Github}.