Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Navigation in Denied Sensor Environments

📄 arXiv: 2410.14616v1 📥 PDF

作者: Mariusz Wisniewski, Paraskevas Chatzithanos, Weisi Guo, Antonios Tsourdos

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-18

备注: 31 pages, 19 figures. For associated code, see https://github.com/mazqtpopx/cranfield-navigation-gym

💡 一句话要点

针对传感器失效环境，提出基于对抗训练的DreamerV3导航基准

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

关键词: 深度强化学习 自主导航 传感器失效 对抗训练 DreamerV3 鲁棒性 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有DRL导航研究通常假设传感器数据完美，忽略了现实世界中传感器噪声和失效带来的挑战。
  2. 本文提出了一种基于对抗训练的DRL导航方法，旨在提高在传感器失效环境下的导航鲁棒性。
  3. 实验结果表明，DreamerV3在传感器失效环境中优于其他DRL方法，对抗训练进一步提升了其鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文研究了深度强化学习(DRL)在未知环境自主导航中的应用，重点关注传感器失效情况下的性能。大多数研究假设传感器数据完美，但现实世界存在自然和人为的传感器噪声和失效。本文提出了一个基准，评估常用和新兴的DRL算法在可配置传感器失效影响下的导航任务中的表现。特别地，比较了不同DRL方法（如无模型的PPO与基于模型的DreamerV3）如何受到传感器失效的影响。结果表明，DreamerV3在具有动态目标的视觉端到端导航任务中优于其他方法，而其他方法无法学习。此外，DreamerV3在传感器失效环境中通常优于其他方法。为了提高鲁棒性，使用了对抗训练，并在失效环境中表现出改进的性能，尽管这通常会牺牲在原始环境中的性能。我们预计这种不同DRL方法的基准测试和对抗训练的使用将成为开发更精细的导航策略的起点，这些策略能够处理不确定和失效的传感器读数。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在传感器失效或存在噪声干扰的环境中，机器人如何实现鲁棒的自主导航问题。现有DRL方法在理想传感器数据下表现良好，但在实际应用中，传感器数据可能受到各种因素的影响而变得不可靠，导致导航性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是利用基于模型的DRL算法DreamerV3，并结合对抗训练，提高模型在传感器失效环境下的泛化能力和鲁棒性。DreamerV3能够学习环境的潜在表征，从而在一定程度上克服传感器数据不完整带来的影响。对抗训练则通过引入对抗样本，迫使模型学习对传感器噪声和失效不敏感的策略。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境模拟器：用于模拟不同程度的传感器失效情况；2) DRL智能体：采用DreamerV3算法进行训练，学习导航策略；3) 对抗训练模块：生成对抗样本，用于增强模型的鲁棒性。训练流程为：首先，使用正常传感器数据训练DreamerV3智能体；然后，利用对抗训练模块生成对抗样本，并将其加入到训练数据中，进一步训练智能体。

关键创新：论文的关键创新在于将DreamerV3与对抗训练相结合，用于解决传感器失效环境下的导航问题。DreamerV3的基于模型的特性使其能够更好地处理不完整或噪声数据，而对抗训练则进一步提高了模型的鲁棒性。此外，论文还构建了一个基准测试环境，用于评估不同DRL算法在传感器失效环境下的性能。

关键设计：对抗训练的具体实现方式未知，论文中没有详细描述对抗样本的生成方法。DreamerV3的具体参数设置也未详细说明。损失函数包括重构损失、KL散度损失和奖励预测损失。网络结构采用DreamerV3的标准结构，包括Encoder、Decoder、RSSM（Recurrent State Space Model）和Actor-Critic网络。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DreamerV3在传感器失效环境中显著优于其他DRL算法，例如PPO。对抗训练进一步提高了DreamerV3在失效环境中的性能，但可能会牺牲在原始环境中的性能。具体性能提升幅度未知，论文中没有给出详细的数值对比。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在恶劣或不确定环境下进行自主导航的场景，例如：灾难救援、军事侦察、深海探测、太空探索等。通过提高机器人对传感器失效的鲁棒性，可以使其在更广泛的应用场景中发挥作用，并降低对传感器质量和环境条件的依赖。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement learning (DRL) is used to enable autonomous navigation in unknown environments. Most research assume perfect sensor data, but real-world environments may contain natural and artificial sensor noise and denial. Here, we present a benchmark of both well-used and emerging DRL algorithms in a navigation task with configurable sensor denial effects. In particular, we are interested in comparing how different DRL methods (e.g. model-free PPO vs. model-based DreamerV3) are affected by sensor denial. We show that DreamerV3 outperforms other methods in the visual end-to-end navigation task with a dynamic goal - and other methods are not able to learn this. Furthermore, DreamerV3 generally outperforms other methods in sensor-denied environments. In order to improve robustness, we use adversarial training and demonstrate an improved performance in denied environments, although this generally comes with a performance cost on the vanilla environments. We anticipate this benchmark of different DRL methods and the usage of adversarial training to be a starting point for the development of more elaborate navigation strategies that are capable of dealing with uncertain and denied sensor readings.