Adversarial Reinforcement Learning for Robust Planetary Landing
作者: Miguel Leiva-Vélez, Nicolas Gaston-Rozado, Andrea Scorsoglio, Hodei Urrutxua, Víctor Rodríguez-Fernández
分类: cs.LG, eess.SY
发布日期: 2026-10-14
💡 一句话要点
提出对抗性强化学习以增强行星着陆的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 对抗性强化学习 行星着陆 鲁棒性 随机扰动 航空航天控制
📋 核心要点
- 现有方法在处理行星着陆任务时，通常假设扰动是独立的，无法有效应对实际任务中的相关性。
- 论文提出通过对抗性强化学习，利用次级代理生成物理约束的扰动，以发现并优化控制器在非正常条件下的表现。
- 初步实验结果显示，该方法能够揭示传统方法未能发现的脆弱性，并有潜力在更广泛的训练下提升鲁棒性。
📝 摘要（中文）
深度强化学习（DRL）策略在行星着陆及其他航空航天导航和控制任务中，通常通过随机扰动训练以提高鲁棒性。然而，传统的随机扰动采样假设独立变化，而实际任务中的干扰往往具有空间和时间相关性，无法通过独立随机抽样重现。本文研究了对抗性强化学习，以发现具有挑战性的非正常条件。一个次级代理生成物理约束的扰动，降低着陆控制器的性能，形成不对称的序列零和博弈。训练分为三个阶段：基线控制器学习、通过随机扰动增强鲁棒性，以及在对抗阶段中交替优化控制器和扰动生成器。初步实验表明，对抗扰动揭示了传统随机化未能发现的脆弱性，并且随着更广泛的训练，该方法有望提高鲁棒性和在未见扰动下的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有行星着陆控制策略在面对具有空间和时间相关性的扰动时的鲁棒性不足问题。传统方法依赖于独立的随机扰动，无法有效模拟真实任务中的复杂干扰。
核心思路：通过引入对抗性强化学习，利用一个次级代理生成物理约束的扰动，形成不对称的序列零和博弈，从而优化控制器在非正常条件下的表现。
技术框架：整体训练流程分为三个阶段：首先是基线控制器的学习，其次是通过随机扰动增强鲁棒性，最后是对抗阶段，在此阶段中控制器和扰动生成器交替优化。
关键创新：最重要的创新在于采用对抗性强化学习框架，能够有效揭示传统随机化方法未能发现的脆弱性，并通过动态优化提升控制器的鲁棒性。
关键设计：在训练过程中，设计了物理约束的扰动生成机制，并通过特定的损失函数来平衡控制器与扰动生成器的优化目标，以确保训练的有效性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，采用对抗性扰动的训练方法能够揭示传统随机化未能发现的脆弱性。在三自由度着陆环境中的初步实验显示，相较于基线控制器，该方法在面对复杂扰动时的鲁棒性显著提升，具体性能数据尚待进一步验证。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括行星探测器的自动着陆、无人机的自主导航以及其他需要高鲁棒性的航空航天任务。通过提高控制系统在复杂环境下的适应能力，该方法有望在未来的深空探索和无人驾驶技术中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Deep reinforcement learning (DRL) policies for planetary landing and other aerospace guidance, navigation, and control tasks are commonly trained under randomized disturbances to improve robustness. However, typical stochastic perturbation sampling assumes independent variations, whereas real mission disturbances often exhibit spatial and temporal correlation and cannot be reproduced through independent random draws. This work investigates adversarial reinforcement learning to discover challenging off-nominal conditions. A secondary agent generates physically constrained perturbations that degrade the performance of a landing controller, forming an asymmetric sequential zero-sum game. Training proceeds in three stages: baseline controller learning, robustness enhancement with stochastic perturbations, and an iterative adversarial phase in which the controller and disturbance generator are alternately optimized. Preliminary experiments in a three-degree-of-freedom landing environment show that adversarial disturbances reveal vulnerabilities missed by conventional randomization and provide early indications that, with a more extensive training campaign, the approach can yield improved robustness and stronger generalization under previously unseen perturbation regimes.