Learning Implicit Social Navigation Behavior using Deep Inverse Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.06946v1 📥 PDF

作者: Tribhi Kathuria, Ke Liu, Junwoo Jang, X. Jessie Yang, Maani Ghaffari

分类: cs.RO

发布日期: 2025-01-12

备注: 8 pages, Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

💡 一句话要点

提出S-MEDIRL算法以解决动态环境中的社交导航问题

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

关键词: 社交导航 逆强化学习 深度学习 动态环境 机器人行为 轨迹推理 成本图 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的社交导航方法往往依赖于规则，无法全面建模人类与机器人之间复杂的交互，导致导航效果不佳。
  2. 本文提出的S-MEDIRL算法通过深度逆强化学习，从少量示范中学习社交导航的奖励图，能够更好地处理动态环境中的路径推理。
  3. 实验结果表明，S-MEDIRL算法在狭窄交叉场景中表现出色，机器人能够有效地学习社交行为，相较于基线方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文报告了一种在动态环境中学习社交导航奖励图的方法，机器人能够根据代理的轨迹和场景几何随时推理其路径。人类在密集和动态的室内环境中导航时，通常遵循多种隐含的社交规则。基于规则的方法无法建模人类、机器人和场景之间的所有可能交互。我们提出了一种新颖的平滑最大熵深度逆强化学习（S-MEDIRL）算法，能够从少量示范中更好地编码场景可导航性。代理学习预测成本图，基于轨迹数据和场景几何进行推理。我们在一个照片真实的仿真环境中展示了结果，机器人和人类在狭窄的交叉场景中导航，机器人隐式学习到社交行为，如让行和避免死锁。我们将该方法与流行的基于模型的群体导航算法ORCA和一个表现出让行的基于规则的代理进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态环境中社交导航的挑战，现有基于规则的方法无法充分捕捉人类与机器人之间的复杂交互，导致导航效率低下。

核心思路：提出的S-MEDIRL算法通过深度逆强化学习，利用少量示范数据学习社交导航的奖励图，从而能够在复杂环境中进行有效的路径推理。

技术框架：该方法的整体架构包括数据收集、成本图预测和轨迹执行三个主要模块。首先，代理通过观察人类轨迹和场景几何收集数据；然后，利用深度学习模型预测成本图；最后，使用局部群体导航控制器执行生成的轨迹。

关键创新：S-MEDIRL算法的核心创新在于其平滑最大熵的设计，使得代理能够在少量示范的基础上进行有效的推理，超越传统的示范学习方法。

关键设计：在算法实现中，关键参数包括学习率、损失函数的选择以及网络结构的设计，确保模型能够有效地学习到社交行为并进行实时导航。具体损失函数设计考虑了轨迹的平滑性和社交规则的遵循。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，S-MEDIRL算法在狭窄交叉场景中的表现优于基线方法ORCA和基于规则的代理，机器人能够有效地学习到让行等社交行为，提升了导航的安全性和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶汽车和人机交互系统等。在这些领域中，机器人需要在复杂和动态的环境中与人类进行安全有效的交互，S-MEDIRL算法能够提升机器人在社交导航中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper reports on learning a reward map for social navigation in dynamic environments where the robot can reason about its path at any time, given agents' trajectories and scene geometry. Humans navigating in dense and dynamic indoor environments often work with several implied social rules. A rule-based approach fails to model all possible interactions between humans, robots, and scenes. We propose a novel Smooth Maximum Entropy Deep Inverse Reinforcement Learning (S-MEDIRL) algorithm that can extrapolate beyond expert demos to better encode scene navigability from few-shot demonstrations. The agent learns to predict the cost maps reasoning on trajectory data and scene geometry. The agent samples a trajectory that is then executed using a local crowd navigation controller. We present results in a photo-realistic simulation environment, with a robot and a human navigating a narrow crossing scenario. The robot implicitly learns to exhibit social behaviors such as yielding to oncoming traffic and avoiding deadlocks. We compare the proposed approach to the popular model-based crowd navigation algorithm ORCA and a rule-based agent that exhibits yielding.