PathRL: An End-to-End Path Generation Method for Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2310.13295v1 📥 PDF

作者: Wenhao Yu, Jie Peng, Quecheng Qiu, Hanyu Wang, Lu Zhang, Jianmin Ji

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-10-20

💡 一句话要点

提出PathRL以解决机器人导航中的碰撞避免问题

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

关键词: 深度强化学习 机器人导航 路径生成 碰撞避免 动态环境 动作空间离散化 状态空间表示

📋 核心要点

  1. 现有的DRL导航方法主要依赖低级控制，导致机器人在执行过程中速度不稳定和轨迹不平滑。
  2. PathRL通过直接生成导航路径，采用动作空间离散化和状态空间表示方法来克服高维动作空间和多时间步跟踪的挑战。
  3. 实验表明，PathRL在成功率和角度旋转变异性上优于其他DRL方法，提升了机器人的运动稳定性和流畅性。

📝 摘要（中文）

使用深度强化学习（DRL）进行机器人导航显示出巨大的潜力。然而，现有的DRL导航方法主要集中于训练直接控制机器人的低级策略，导致机器人在长期执行中的速度不稳定和轨迹不平滑。本文提出PathRL，一种新颖的DRL方法，直接生成导航路径。为了解决高维动作空间和多时间步跟踪路径的挑战，采用了特定的动作空间离散化技术和定制的状态空间表示方法。实验结果表明，PathRL在成功率和角度旋转变异性方面优于其他DRL导航方法，促进了机器人的稳定和平滑运动。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有DRL导航方法在机器人路径生成中的不足，特别是低级控制导致的速度不稳定和轨迹不平滑的问题。现有方法在高维动作空间和多时间步跟踪路径方面面临挑战。

核心思路：PathRL的核心思路是直接训练DRL策略生成导航路径，而不是依赖低级控制命令。通过特定的动作空间离散化和状态空间表示方法，PathRL能够有效应对高维动作空间和动态环境的复杂性。

技术框架：PathRL的整体架构包括状态空间的定义、动作空间的离散化、策略网络的训练以及路径生成的执行。主要模块包括环境建模、策略优化和路径跟踪。

关键创新：PathRL的主要创新在于其能够直接生成导航路径的能力，显著区别于传统的低级控制策略。这种方法不仅简化了训练过程，还提高了路径的平滑性和稳定性。

关键设计：在设计中，PathRL采用了特定的动作空间离散化技术，以降低训练复杂度。同时，状态空间的表示方法经过定制，以更好地捕捉动态环境的变化。损失函数和网络结构也经过优化，以确保路径生成的准确性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PathRL在实验中表现出更高的成功率和更低的角度旋转变异性，相较于其他DRL导航方法，成功率提升显著，且运动轨迹更加平滑。这些结果表明PathRL在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

PathRL的研究成果在移动机器人导航、自动驾驶和智能物流等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人在复杂环境中的导航能力，能够显著提升其在实际场景中的工作效率和安全性。未来，该方法有望进一步推广到更多的机器人应用中。

📄 摘要（原文）

Robot navigation using deep reinforcement learning (DRL) has shown great potential in improving the performance of mobile robots. Nevertheless, most existing DRL-based navigation methods primarily focus on training a policy that directly commands the robot with low-level controls, like linear and angular velocities, which leads to unstable speeds and unsmooth trajectories of the robot during the long-term execution. An alternative method is to train a DRL policy that outputs the navigation path directly. However, two roadblocks arise for training a DRL policy that outputs paths: (1) The action space for potential paths often involves higher dimensions comparing to low-level commands, which increases the difficulties of training; (2) It takes multiple time steps to track a path instead of a single time step, which requires the path to predicate the interactions of the robot w.r.t. the dynamic environment in multiple time steps. This, in turn, amplifies the challenges associated with training. In response to these challenges, we propose PathRL, a novel DRL method that trains the policy to generate the navigation path for the robot. Specifically, we employ specific action space discretization techniques and tailored state space representation methods to address the associated challenges. In our experiments, PathRL achieves better success rates and reduces angular rotation variability compared to other DRL navigation methods, facilitating stable and smooth robot movement. We demonstrate the competitive edge of PathRL in both real-world scenarios and multiple challenging simulation environments.