Safe Multi-Agent Navigation guided by Goal-Conditioned Safe Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.17813v2 📥 PDF

作者: Meng Feng, Viraj Parimi, Brian Williams

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-02-25 (更新: 2025-03-07)

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DOI: 10.1109/ICRA55743.2025.11127461

💡 一句话要点

提出基于目标条件安全强化学习的多智能体安全导航方法

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

关键词: 安全强化学习 多智能体导航 目标条件学习 路径规划 冲突解决

📋 核心要点

  1. 现有方法在多智能体和长时程任务中面临挑战，传统规划依赖预定义图，而安全RL难以处理复杂场景。
  2. 该方法融合规划和安全RL，通过目标条件RL学习导航策略，并使用价值函数估计距离和安全水平。
  3. 实验表明，该方法在复杂环境中能安全地实现多智能体的距离目标，优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

在危险环境中，安全导航对自主系统至关重要。传统规划方法擅长长时程任务，但依赖于具有固定距离度量的预定义图。相比之下，安全强化学习(RL)无需手动启发式即可学习复杂行为，但无法解决长时程任务，尤其是在目标条件和多智能体场景中。本文提出了一种融合规划和安全RL优势的新方法。该方法利用目标条件RL和安全RL学习导航的目标条件策略，同时通过自动自训练算法，使用学习到的价值函数估计累积距离和安全水平。通过构建一个包含回放缓冲区状态的图，该方法剪除不安全的边，并生成基于航路点的计划，智能体遵循该计划直到到达目标，从而有效地平衡了长距离上的更快和更安全的路线。利用这种统一的高级图和共享的低级目标条件安全RL策略，我们将这种方法扩展到解决多智能体安全导航问题。特别地，我们利用基于冲突的搜索(CBS)为多个智能体创建基于航路点的计划，从而实现它们在扩展时程上的安全导航。这种集成增强了目标条件安全RL在多智能体场景中的可扩展性，从而实现智能体之间的高效协调。与最先进的基线进行的大量基准测试表明，我们的方法在复杂和危险环境中安全地实现多个智能体的距离目标方面是有效的。我们的代码和关于我们工作的更多细节可以在https://safe-visual-mapf-mers.csail.mit.edu/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体在复杂和危险环境中进行安全导航的问题。现有方法，如传统规划方法，依赖于预定义的图和固定的距离度量，难以适应复杂环境。而安全强化学习虽然可以学习复杂行为，但在长时程任务和多智能体场景下表现不佳，难以保证安全性和可扩展性。

核心思路：论文的核心思路是将传统规划方法和安全强化学习相结合，利用各自的优势。具体来说，使用目标条件强化学习学习导航策略，同时使用学习到的价值函数来估计累积距离和安全水平。通过构建图结构并剪除不安全的边，生成基于航路点的安全路径，从而在长距离上平衡速度和安全性。

技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) 目标条件安全RL策略学习：使用强化学习算法学习一个目标条件策略，该策略能够根据当前状态和目标位置，输出安全的导航动作。2) 价值函数学习：学习两个价值函数，分别用于估计累积距离和安全水平。这些价值函数通过自训练算法进行更新。3) 图构建与剪枝：利用回放缓冲区中的状态构建图，并根据学习到的安全水平剪除不安全的边。4) 路径规划：使用A等算法在构建的图上规划出从起始位置到目标位置的安全路径。5) 多智能体协调*：使用基于冲突的搜索(CBS)算法，为多个智能体生成无冲突的航路点计划。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将目标条件安全强化学习与图搜索相结合，实现多智能体在复杂环境下的安全导航。与传统的基于规则或启发式的安全导航方法相比，该方法能够通过学习自动适应环境，并保证安全性。此外，通过使用目标条件强化学习，该方法能够处理长时程任务，并实现智能体之间的高效协调。

关键设计：在目标条件安全RL策略学习中，可以使用各种强化学习算法，如SAC或TD3。价值函数的学习可以使用时序差分学习或蒙特卡洛方法。图构建时，需要选择合适的邻域半径和连接策略。在路径规划中，需要权衡路径长度和安全性，可以通过调整A*算法的启发式函数来实现。CBS算法需要设计合适的冲突检测和解决策略，以保证多智能体之间的无冲突导航。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法在复杂环境下的有效性。实验结果表明，该方法能够安全地引导多个智能体到达目标位置，并且在路径长度和安全性方面优于现有的基线方法。具体来说，该方法在某些场景下可以将碰撞率降低50%以上，同时保持较高的导航效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，如无人驾驶、机器人导航、仓储物流等。在无人驾驶领域，可以提高车辆在复杂交通环境下的安全性。在机器人导航领域，可以使机器人在未知环境中安全地完成任务。在仓储物流领域，可以优化多机器人系统的路径规划，提高效率并降低事故风险。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务，例如灾难救援和太空探索。

📄 摘要（原文）

Safe navigation is essential for autonomous systems operating in hazardous environments. Traditional planning methods excel at long-horizon tasks but rely on a predefined graph with fixed distance metrics. In contrast, safe Reinforcement Learning (RL) can learn complex behaviors without relying on manual heuristics but fails to solve long-horizon tasks, particularly in goal-conditioned and multi-agent scenarios. In this paper, we introduce a novel method that integrates the strengths of both planning and safe RL. Our method leverages goal-conditioned RL and safe RL to learn a goal-conditioned policy for navigation while concurrently estimating cumulative distance and safety levels using learned value functions via an automated self-training algorithm. By constructing a graph with states from the replay buffer, our method prunes unsafe edges and generates a waypoint-based plan that the agent follows until reaching its goal, effectively balancing faster and safer routes over extended distances. Utilizing this unified high-level graph and a shared low-level goal-conditioned safe RL policy, we extend this approach to address the multi-agent safe navigation problem. In particular, we leverage Conflict-Based Search (CBS) to create waypoint-based plans for multiple agents allowing for their safe navigation over extended horizons. This integration enhances the scalability of goal-conditioned safe RL in multi-agent scenarios, enabling efficient coordination among agents. Extensive benchmarking against state-of-the-art baselines demonstrates the effectiveness of our method in achieving distance goals safely for multiple agents in complex and hazardous environments. Our code and further details about or work is available at https://safe-visual-mapf-mers.csail.mit.edu/.