A Deep Reinforcement Learning Framework and Methodology for Reducing the Sim-to-Real Gap in ASV Navigation

📄 arXiv: 2407.08263v1 📥 PDF

作者: Luis F W Batista, Junghwan Ro, Antoine Richard, Pete Schroepfer, Seth Hutchinson, Cedric Pradalier

分类: cs.RO

发布日期: 2024-07-11

备注: IROS 2024, IEEE, Oct 2024, Abu Dhabi, United Arab Emirates

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的框架，通过系统辨识和领域随机化缩小ASV导航中的Sim-to-Real差距。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自主水面艇 深度强化学习 Sim-to-Real 系统辨识 领域随机化 导航控制 水面机器人

📋 核心要点

  1. 深度强化学习在ASV导航中应用受限，主要挑战在于仿真环境与真实环境的差异，导致模型泛化能力不足。
  2. 论文提出结合系统辨识和领域随机化的方法，优化强化学习智能体，以减小仿真与现实之间的差距，提升模型在真实环境中的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在真实环境中能有效降低能耗和任务完成时间，验证了其在ASV导航中的有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

本文针对自主水面艇(ASV)中深度强化学习(DRL)在实际部署中面临的挑战，提出了一种新的框架。首先，将浮力和流体动力学模型集成到现代强化学习框架中，以减少训练时间。其次，展示了系统辨识与领域随机化相结合如何提高RL智能体的性能并缩小sim-to-real差距。在捕获漂浮垃圾的真实世界实验中，结果表明该方法可降低13.1%的能耗，同时减少7.4%的任务完成时间。通过开源实现，这些发现有望提高ASV的效率和通用性，从而为环境保护工作做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度强化学习的ASV导航方法在仿真环境中表现良好，但在实际环境中性能显著下降，即存在较大的Sim-to-Real差距。主要痛点在于仿真环境难以精确建模真实世界的复杂物理特性，例如精确的流体动力学和传感器噪声，导致在仿真环境中训练的策略无法直接应用于真实环境。

核心思路：论文的核心思路是通过系统辨识来更准确地估计ASV的动力学参数，并结合领域随机化技术，在训练过程中引入环境参数的变化，从而提高RL智能体对环境变化的鲁棒性。通过这种方式，智能体可以学习到更通用的策略，从而缩小Sim-to-Real差距。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 强化学习环境，集成了浮力和流体动力学模型，用于智能体的训练；2) 系统辨识模块，用于估计ASV的动力学参数；3) 领域随机化模块，在训练过程中随机改变环境参数，例如水流速度、风力等。智能体通过与环境交互，利用强化学习算法（未知）学习最优导航策略。

关键创新：关键创新在于将系统辨识与领域随机化相结合，用于解决ASV导航中的Sim-to-Real问题。传统的领域随机化方法通常是随机地改变环境参数，而本文通过系统辨识来指导领域随机化的范围，使得随机化的参数更接近真实环境，从而提高了训练效率和智能体的泛化能力。

关键设计：论文中关键的设计细节包括：1) 使用特定的浮力和流体动力学模型来模拟ASV的运动；2) 使用系统辨识方法（具体方法未知）来估计ASV的动力学参数；3) 设计合理的领域随机化策略，包括随机化哪些环境参数以及随机化的范围；4) 强化学习算法的具体选择（未知），以及奖励函数的设计，以鼓励智能体完成导航任务并降低能耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实世界的捕获漂浮垃圾任务中，相比于基线方法，能耗降低了13.1%，任务完成时间减少了7.4%。这些数据表明，通过系统辨识和领域随机化，可以有效缩小Sim-to-Real差距，提高ASV在真实环境中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自主水面艇的导航控制，特别是在环境监测、水面清洁、水下勘探等领域。通过提高ASV的自主性和效率，可以降低人工成本，提高任务完成质量，并为环境保护和资源管理提供更有效的工具。未来，该方法有望推广到其他类型的机器人系统，例如无人机和水下机器人。

📄 摘要（原文）

Despite the increasing adoption of Deep Reinforcement Learning (DRL) for Autonomous Surface Vehicles (ASVs), there still remain challenges limiting real-world deployment. In this paper, we first integrate buoyancy and hydrodynamics models into a modern Reinforcement Learning framework to reduce training time. Next, we show how system identification coupled with domain randomization improves the RL agent performance and narrows the sim-to-real gap. Real-world experiments for the task of capturing floating waste show that our approach lowers energy consumption by 13.1\% while reducing task completion time by 7.4\%. These findings, supported by sharing our open-source implementation, hold the potential to impact the efficiency and versatility of ASVs, contributing to environmental conservation efforts.