Soft Actor-Critic-based Control Barrier Adaptation for Robust Autonomous Navigation in Unknown Environments
作者: Nicholas Mohammad, Nicola Bezzo
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-11
备注: To Appear in 2025 IEEE/RSJ International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2025
💡 一句话要点
提出基于SAC的CBF参数自适应方法，提升未知环境自主导航的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 自主导航 强化学习 控制屏障函数 安全约束 软演员-评论家 参数自适应 机器人控制
📋 核心要点
- 现有自主导航方法在安全约束设定上存在两难：过于保守导致死锁，过于宽松则导致碰撞。
- 论文提出基于SAC的策略，动态调整CBF约束参数，以平衡安全性和性能，实现安全且非保守的运动。
- 该方法仅在仿真环境中训练，并在仿真和物理实验中验证了其有效性，证明了其在未知环境中的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
自主导航中的运动规划失败通常发生在安全约束过于保守（导致死锁）或过于宽松（导致碰撞）时。为了提高鲁棒性，机器人必须动态地调整其安全约束，以确保在平衡安全性和性能指标的同时到达目标。为此，我们提出了一种基于软演员-评论家（SAC）的策略，用于在运行时自适应控制屏障函数（CBF）约束参数，从而确保安全且非保守的运动。该方法适用于通用的高层运动规划器、底层控制器和目标系统模型，并且仅在仿真环境中进行训练。通过大量的仿真和物理实验，我们证明了我们的框架能够有效地调整CBF约束，使机器人能够在不牺牲安全性的前提下到达最终目标。
🔬 方法详解
问题定义：自主导航任务中，如何在未知环境中保证机器人的安全性和效率是一个关键问题。传统的运动规划方法依赖于预先设定的安全约束，这些约束要么过于保守，导致机器人无法到达目标点（死锁），要么过于宽松，导致机器人与环境发生碰撞。现有方法难以在安全性和效率之间取得平衡，尤其是在动态和未知的环境中。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（特别是Soft Actor-Critic算法）来动态地调整控制屏障函数（CBF）的参数。CBF是一种用于保证系统安全性的数学工具，通过调整CBF的参数，可以在安全性和性能之间进行权衡。SAC算法能够学习一个策略，该策略根据当前环境的状态，自适应地调整CBF的参数，从而使机器人能够在保证安全的前提下，尽可能高效地到达目标点。
技术框架：整体框架包含三个主要部分：高层运动规划器、底层控制器和CBF参数自适应模块。高层运动规划器负责生成全局路径，底层控制器负责执行具体的运动控制指令。CBF参数自适应模块则位于两者之间，负责根据当前状态动态调整CBF的参数，并将调整后的参数传递给底层控制器。SAC算法在仿真环境中进行训练，学习一个策略，该策略以当前状态作为输入，输出CBF参数的调整量。
关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习与控制屏障函数相结合，实现了一种动态调整安全约束的方法。与传统的固定安全约束方法相比，该方法能够根据环境的变化自适应地调整安全约束，从而在保证安全性的前提下，提高机器人的运动效率。此外，该方法仅在仿真环境中进行训练，避免了在真实环境中进行探索可能带来的安全风险。
关键设计：SAC算法使用两个Actor网络和一个Critic网络。Actor网络用于生成CBF参数的调整量，Critic网络用于评估当前状态和动作的价值。损失函数包括一个奖励函数和一个安全约束项。奖励函数鼓励机器人尽快到达目标点，安全约束项则惩罚违反安全约束的行为。网络结构采用多层感知机（MLP），输入包括当前状态（例如，机器人的位置、速度、与障碍物的距离等），输出为CBF参数的调整量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过仿真和物理实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地调整CBF约束，使机器人在不牺牲安全性的前提下到达最终目标。与传统的固定安全约束方法相比，该方法能够显著提高机器人的运动效率，减少死锁情况的发生。具体性能数据未知，但论文强调了在复杂环境下的鲁棒性提升。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种自主导航任务中，例如无人驾驶汽车、服务机器人、仓储物流机器人等。通过动态调整安全约束，可以提高机器人在复杂和未知环境中的鲁棒性和适应性，降低碰撞风险，提高工作效率。未来，该方法还可以扩展到多机器人协同导航、人机协作等更复杂的场景中。
📄 摘要（原文）
Motion planning failures during autonomous navigation often occur when safety constraints are either too conservative, leading to deadlocks, or too liberal, resulting in collisions. To improve robustness, a robot must dynamically adapt its safety constraints to ensure it reaches its goal while balancing safety and performance measures. To this end, we propose a Soft Actor-Critic (SAC)-based policy for adapting Control Barrier Function (CBF) constraint parameters at runtime, ensuring safe yet non-conservative motion. The proposed approach is designed for a general high-level motion planner, low-level controller, and target system model, and is trained in simulation only. Through extensive simulations and physical experiments, we demonstrate that our framework effectively adapts CBF constraints, enabling the robot to reach its final goal without compromising safety.