FH-DRL: Exponential-Hyperbolic Frontier Heuristics with DRL for accelerated Exploration in Unknown Environments
作者: Seunghyeop Nam, Tuan Anh Nguyen, Eunmi Choi, Dugki Min
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2024-07-26 (更新: 2025-02-13)
💡 一句话要点
FH-DRL：结合指数双曲前沿启发式与深度强化学习，加速未知环境探索
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 自主探索 深度强化学习 前沿探索 机器人导航 未知环境
📋 核心要点
- 现有自主探索方法在大型或复杂环境中面临挑战，尤其是在缺乏先验地图的情况下，难以实现可靠导航。
- FH-DRL结合了可定制的前沿检测启发式函数与TD3智能体，利用指数双曲距离评分和占据度量来选择最佳探索航路点。
- 实验结果表明，FH-DRL在模拟和真实环境中均优于传统前沿探索和纯DRL方法，有效减少了探索时间和行进距离。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为FH-DRL的新框架，用于解决大规模或复杂环境中自主机器人探索的问题，尤其是在缺乏先验地图的情况下。FH-DRL集成了可定制的前沿检测启发式函数与Twin Delayed DDPG (TD3)智能体，实现连续、高速的局部导航。该启发式函数依赖于指数双曲距离评分，平衡了即时邻近性和长距离探索增益，以及基于占据的随机性度量，实时考虑环境开放性和障碍物密度。通过使用这些自适应指标对前沿进行排序，FH-DRL旨在选择信息量大且易于处理的航路点，从而最大限度地减少冗余路径和总探索时间。在模拟和真实场景中的评估表明，FH-DRL在行进距离和完成时间方面优于仅使用前沿或纯粹基于DRL的探索方法。在结构化走廊布局和迷宫拓扑中，FH-DRL始终优于最近前沿、Cognet前沿探索和目标驱动自主探索等标准方法。使用Turtlebot3平台进行的真实测试进一步证实了其对先前未见或杂乱室内空间的鲁棒适应性。结果表明，FH-DRL是一种高效且通用的前沿探索方法，适用于大型或部分已知的环境，为各种自动驾驶、工业和服务机器人任务提供了有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知或部分已知的大规模复杂环境中，机器人如何高效自主地进行探索的问题。现有方法，如传统的前沿探索算法，容易陷入局部最优，产生冗余路径，而纯粹基于深度强化学习的方法则训练困难，泛化性较差。
核心思路：FH-DRL的核心思路是将传统前沿探索的启发式方法与深度强化学习相结合，利用启发式方法引导智能体选择更有价值的前沿区域，同时利用深度强化学习优化局部导航策略，从而实现更高效的全局探索。通过结合两者的优点，克服各自的缺点。
技术框架：FH-DRL的整体框架包含两个主要模块：前沿检测模块和局部导航模块。前沿检测模块使用指数双曲距离评分和占据度量来评估和选择前沿区域。局部导航模块使用TD3智能体，根据前沿检测模块选择的目标点，规划局部路径并控制机器人运动。这两个模块协同工作，实现全局高效探索。
关键创新：FH-DRL的关键创新在于提出了指数双曲前沿启发式函数，该函数综合考虑了前沿的距离、环境开放性和障碍物密度，能够更准确地评估前沿的价值。此外，FH-DRL还通过深度强化学习优化了局部导航策略，使其能够更好地适应复杂环境。
关键设计：指数双曲距离评分函数的设计是关键。该函数包含两个部分：指数部分用于评估前沿的距离，双曲部分用于评估环境的开放性和障碍物密度。TD3智能体的网络结构和损失函数也经过精心设计，以保证训练的稳定性和收敛性。此外，论文还对启发式函数的参数进行了调整，以适应不同的环境。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FH-DRL在模拟和真实环境中均取得了显著的性能提升。在模拟环境中，FH-DRL在探索时间和行进距离方面优于Nearest Frontier、Cognet Frontier Exploration和Goal Driven Autonomous Exploration等基线方法。在真实环境中，FH-DRL能够成功地在先前未见或杂乱的室内空间中进行自主探索，验证了其鲁棒性和泛化能力。
🎯 应用场景
FH-DRL具有广泛的应用前景，可应用于自动驾驶、工业机器人、服务机器人等领域。例如，在自动驾驶领域，FH-DRL可以帮助车辆在未知环境中进行自主导航和地图构建。在工业机器人领域，FH-DRL可以帮助机器人在复杂车间环境中进行自主巡检和物料搬运。在服务机器人领域，FH-DRL可以帮助机器人在家庭或办公环境中进行自主清洁和导览。
📄 摘要（原文）
Autonomous robot exploration in large-scale or cluttered environments remains a central challenge in intelligent vehicle applications, where partial or absent prior maps constrain reliable navigation. This paper introduces FH-DRL, a novel framework that integrates a customizable heuristic function for frontier detection with a Twin Delayed DDPG (TD3) agent for continuous, high-speed local navigation. The proposed heuristic relies on an exponential-hyperbolic distance score, which balances immediate proximity against long-range exploration gains, and an occupancy-based stochastic measure, accounting for environmental openness and obstacle densities in real time. By ranking frontiers using these adaptive metrics, FH-DRL targets highly informative yet tractable waypoints, thereby minimizing redundant paths and total exploration time. We thoroughly evaluate FH-DRL across multiple simulated and real-world scenarios, demonstrating clear improvements in travel distance and completion time over frontier-only or purely DRL-based exploration. In structured corridor layouts and maze-like topologies, our architecture consistently outperforms standard methods such as Nearest Frontier, Cognet Frontier Exploration, and Goal Driven Autonomous Exploration. Real-world tests with a Turtlebot3 platform further confirm robust adaptation to previously unseen or cluttered indoor spaces. The results highlight FH-DRL as an efficient and generalizable approach for frontier-based exploration in large or partially known environments, offering a promising direction for various autonomous driving, industrial, and service robotics tasks.