Generalizable Reinforcement Learning with Biologically Inspired Hyperdimensional Occupancy Grid Maps for Exploration and Goal-Directed Path Planning

📄 arXiv: 2502.09393v1 📥 PDF

作者: Shay Snyder, Ryan Shea, Andrew Capodieci, David Gorsich, Maryam Parsa

分类: cs.RO, cs.NE

发布日期: 2025-02-13

备注: 9 pages, 6 figures, 3 tables

💡 一句话要点

利用生物启发超维占据栅格地图，提升强化学习在探索和路径规划中的泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 强化学习 超维计算 占据栅格地图 路径规划 泛化能力 生物启发 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 传统占据栅格地图（OGM）方法在环境感知中存在局限性，难以适应复杂多变的环境，泛化能力不足。
  2. 论文提出利用生物启发的超维计算（VSA-OGM）进行概率OGM，旨在提升强化学习在未知环境中的泛化能力。
  3. 实验结果表明，VSA-OGM在保持学习性能的同时，显著提升了策略网络在未见环境中的泛化能力，性能提升约47%。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于强化学习的寻路和路径规划框架中，生物启发的超维占据栅格地图（VSA-OGM）相对于传统占据栅格地图方法（贝叶斯希尔伯特地图BHM）的有效性。VSA-OGM是一种利用向量符号架构在超维空间中进行概率OGM的方法，与脉冲神经网络天然兼容，是传统OGM的一种潜在神经形态替代方案。研究在受控探索环境和F1-Tenth挑战赛启发的自动驾驶场景中，对比了VSA-OGM和BHM。结果表明，VSA-OGM在单场景和多场景训练配置中保持了相当的学习性能，并且在未见环境中的性能提高了约47%。这些发现突出了使用VSA-OGM训练的策略网络相对于BHM的更高泛化能力，增强了其在各种真实环境中部署的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习在复杂环境中，由于环境感知模块（占据栅格地图）的泛化能力不足，导致智能体在未知环境中表现不佳的问题。传统OGM方法，如贝叶斯希尔伯特地图（BHM），虽然在已知环境中表现良好，但在面对新的、未知的环境时，性能会显著下降。

核心思路：论文的核心思路是利用生物启发的超维计算（VSA-OGM）来构建占据栅格地图。VSA-OGM通过高维向量空间来表示环境信息，并利用向量的绑定、叠加等操作进行概率推理。这种方法具有天然的泛化能力，能够更好地适应新的环境。

技术框架：整体框架包括环境感知模块（VSA-OGM或BHM）、强化学习策略网络和环境模拟器。环境感知模块负责将环境信息转换为智能体可以理解的表示；强化学习策略网络根据环境信息选择动作；环境模拟器模拟智能体在环境中的行为。论文对比了使用VSA-OGM和BHM作为环境感知模块时，强化学习策略网络的性能。

关键创新：最重要的技术创新点是使用VSA-OGM作为强化学习的环境感知模块。与传统的OGM方法相比，VSA-OGM具有以下优势：1）生物启发：VSA-OGM的数学框架受到生物神经系统的启发，更符合生物智能的特点；2）高维表示：VSA-OGM使用高维向量空间来表示环境信息，能够更好地捕捉环境的复杂性；3）泛化能力：VSA-OGM具有天然的泛化能力，能够更好地适应新的环境。

关键设计：VSA-OGM的关键设计包括：1）超维向量的维度选择：需要选择合适的维度来平衡表示能力和计算复杂度；2）向量绑定和叠加操作的设计：需要设计合适的向量绑定和叠加操作来实现概率推理；3）强化学习策略网络的设计：需要设计合适的强化学习策略网络来利用VSA-OGM提供的环境信息。论文中使用了PPO算法作为强化学习策略网络，并对VSA-OGM的超参数进行了调整，以获得最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在单场景和多场景训练配置中，VSA-OGM与BHM保持了相当的学习性能。更重要的是，在未见环境中，使用VSA-OGM训练的策略网络性能提高了约47%，显著提升了泛化能力。这表明VSA-OGM在复杂、未知的环境中具有更强的适应性，更适合实际应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主导航和路径规划的机器人系统，例如自动驾驶汽车、无人机、服务机器人等。通过提高智能体在未知环境中的泛化能力，可以降低部署成本，提高系统的鲁棒性和可靠性。此外，VSA-OGM与脉冲神经网络的兼容性，使其在神经形态计算领域具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Real-time autonomous systems utilize multi-layer computational frameworks to perform critical tasks such as perception, goal finding, and path planning. Traditional methods implement perception using occupancy grid mapping (OGM), segmenting the environment into discretized cells with probabilistic information. This classical approach is well-established and provides a structured input for downstream processes like goal finding and path planning algorithms. Recent approaches leverage a biologically inspired mathematical framework known as vector symbolic architectures (VSA), commonly known as hyperdimensional computing, to perform probabilistic OGM in hyperdimensional space. This approach, VSA-OGM, provides native compatibility with spiking neural networks, positioning VSA-OGM as a potential neuromorphic alternative to conventional OGM. However, for large-scale integration, it is essential to assess the performance implications of VSA-OGM on downstream tasks compared to established OGM methods. This study examines the efficacy of VSA-OGM against a traditional OGM approach, Bayesian Hilbert Maps (BHM), within reinforcement learning based goal finding and path planning frameworks, across a controlled exploration environment and an autonomous driving scenario inspired by the F1-Tenth challenge. Our results demonstrate that VSA-OGM maintains comparable learning performance across single and multi-scenario training configurations while improving performance on unseen environments by approximately 47%. These findings highlight the increased generalizability of policy networks trained with VSA-OGM over BHM, reinforcing its potential for real-world deployment in diverse environments.