Resilient UAV Trajectory Planning via Few-Shot Meta-Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.01268v1 📥 PDF

作者: Eslam Eldeeb, Hirley Alves

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-03

💡 一句话要点

提出基于元离线强化学习的无人机轨迹规划方法，提升韧性和泛化性。

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

关键词: 无人机轨迹规划 离线强化学习 元学习 信息年龄 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法依赖在线交互，存在安全和成本问题，且难以适应动态或新环境。
  2. 提出结合CQL离线强化学习和MAML元学习的算法，利用离线数据训练并快速适应新环境。
  3. 实验表明，该算法收敛速度快于DQN和CQL，且能有效应对环境变化导致的网络故障。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的、具有韧性的、小样本元离线强化学习算法，该算法结合了使用保守Q学习(CQL)的离线强化学习和使用模型无关元学习(MAML)的元学习。该算法可以使用静态离线数据集训练强化学习模型，而无需与环境进行任何在线交互。此外，借助MAML，所提出的模型可以扩展到新的、未见过的环境中。本文展示了该算法在优化无人机(UAV)的轨迹和调度策略，以最小化信息年龄(AoI)和有限功率设备的传输功率方面的应用。数值结果表明，所提出的few-shot元离线强化学习算法比基线方案(如深度Q网络和CQL)收敛更快。此外，它是唯一一种可以使用少量数据点的离线数据集实现最佳联合AoI和传输功率的算法，并且能够应对由于前所未有的环境变化而导致的网络故障。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无人机（UAV）轨迹规划问题，目标是最小化信息年龄（AoI）和有限功率设备的传输功率。现有在线强化学习方法需要与环境进行大量交互，存在安全风险和高成本，并且难以泛化到新的或动态变化的环境中。离线强化学习虽然避免了在线交互，但缺乏快速适应新环境的能力。

核心思路：论文的核心思路是将离线强化学习与元学习相结合，利用离线数据进行预训练，然后通过少量样本快速适应新的环境。具体来说，使用保守Q学习（CQL）进行离线训练，以避免过度估计Q值，提高训练的稳定性。然后，使用模型无关元学习（MAML）进行元学习，使模型能够快速适应新的环境。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：离线预训练阶段和在线快速适应阶段。在离线预训练阶段，使用CQL算法在静态离线数据集上训练一个初始策略。在在线快速适应阶段，使用MAML算法，通过少量样本对初始策略进行微调，使其能够快速适应新的环境。无人机的轨迹规划和调度策略由强化学习智能体控制，智能体根据环境状态选择动作，并获得相应的奖励。

关键创新：论文的关键创新在于将离线强化学习和元学习相结合，提出了一种新的元离线强化学习算法。该算法能够在没有在线交互的情况下，利用离线数据进行预训练，并且能够通过少量样本快速适应新的环境。这种方法既避免了在线交互的风险和成本，又提高了算法的泛化能力。

关键设计：论文使用CQL算法进行离线训练，CQL通过在Q函数中添加一个保守项，来避免过度估计Q值，提高训练的稳定性。MAML算法用于在线快速适应，MAML通过学习一个对参数初始化敏感的策略，使其能够通过少量样本快速适应新的环境。奖励函数的设计目标是最小化信息年龄（AoI）和传输功率，同时考虑了无人机的能量限制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的元离线强化学习算法比DQN和CQL等基线算法收敛速度更快。在相同的离线数据集下，该算法能够以更少的样本达到更高的性能。此外，该算法在应对网络故障等突发情况时表现出更强的鲁棒性，能够快速调整策略以适应新的环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要无人机进行数据收集和传输的场景，例如环境监测、灾害救援、智慧农业等。通过离线学习和快速适应，无人机可以更安全、高效地完成任务，并降低运营成本。此外，该方法还可推广到其他资源受限的边缘计算设备，提升其智能化水平。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has been a promising essence in future 5G-beyond and 6G systems. Its main advantage lies in its robust model-free decision-making in complex and large-dimension wireless environments. However, most existing RL frameworks rely on online interaction with the environment, which might not be feasible due to safety and cost concerns. Another problem with online RL is the lack of scalability of the designed algorithm with dynamic or new environments. This work proposes a novel, resilient, few-shot meta-offline RL algorithm combining offline RL using conservative Q-learning (CQL) and meta-learning using model-agnostic meta-learning (MAML). The proposed algorithm can train RL models using static offline datasets without any online interaction with the environments. In addition, with the aid of MAML, the proposed model can be scaled up to new unseen environments. We showcase the proposed algorithm for optimizing an unmanned aerial vehicle (UAV) 's trajectory and scheduling policy to minimize the age-of-information (AoI) and transmission power of limited-power devices. Numerical results show that the proposed few-shot meta-offline RL algorithm converges faster than baseline schemes, such as deep Q-networks and CQL. In addition, it is the only algorithm that can achieve optimal joint AoI and transmission power using an offline dataset with few shots of data points and is resilient to network failures due to unprecedented environmental changes.