Hierarchical Reinforcement Learning for Safe Mapless Navigation with Congestion Estimation
作者: Jianqi Gao, Xizheng Pang, Qi Liu, Yanjie Li
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-15
💡 一句话要点
提出基于分层强化学习的安全无图导航框架，解决局部极小值问题。
🎯 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: 分层强化学习 无图导航 局部极小值 拥堵估计 安全强化学习
📋 核心要点
- 现有基于强化学习的无图导航方法在存在局部极小值区域的室内环境中面临挑战，容易使机器人陷入困境。
- 该论文提出一种分层强化学习框架，通过高层策略生成子目标，并结合环境拥堵估计更新子目标，引导机器人避开局部极小值。
- 实验结果表明，该方法在静态和动态环境中均优于现有方法，并在真实机器人平台上验证了其泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于分层强化学习(HRL)的安全无图导航框架，旨在提升机器人在室内环境中，尤其是在局部极小值区域的导航能力。该框架的高层策略生成子目标来引导导航过程，并设计了一种考虑环境拥堵情况的子目标更新机制，有效避免机器人陷入局部极小值区域。低层运动规划策略通过安全强化学习进行训练，并根据子目标输出实时控制指令。为了增强机器人对环境的感知，本文还提出了一种新的障碍物编码方法，评估障碍物对机器人运动规划的影响。在办公室、家庭和餐厅等环境中进行的仿真实验表明，该HRL导航框架在静态和动态场景中均表现出色。最后，在TurtleBot3机器人上进行的物理验证实验展示了其强大的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在复杂室内环境中，尤其是在存在大量局部极小值区域时，机器人基于强化学习的无图导航容易陷入局部最优的问题。现有方法难以有效地引导机器人逃离这些区域，导致导航效率低下甚至失败。
核心思路：论文的核心思路是采用分层强化学习（HRL）框架，将导航任务分解为高层策略的子目标生成和低层策略的运动规划。高层策略负责生成全局导向的子目标，低层策略则根据子目标执行具体的运动控制。通过引入环境拥堵估计，高层策略能够动态调整子目标，引导机器人避开拥堵区域和局部极小值。
技术框架：该HRL导航框架包含两个主要模块：高层策略和低层策略。高层策略接收环境信息，生成子目标，并根据环境拥堵情况更新子目标。低层策略接收子目标和环境信息，输出实时的控制指令。框架还包括一个障碍物编码模块，用于增强机器人对环境的感知。整体流程为：机器人首先通过传感器获取环境信息，然后经过障碍物编码模块处理，高层策略根据编码后的环境信息生成子目标，低层策略根据子目标和环境信息输出控制指令，驱动机器人运动。
关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出了基于环境拥堵估计的子目标更新机制，能够有效地引导机器人避开局部极小值区域。2) 提出了一种新的障碍物编码方法，能够更准确地评估障碍物对机器人运动规划的影响。3) 将安全强化学习应用于低层运动规划，保证了机器人在导航过程中的安全性。与现有方法相比，该方法能够更有效地解决局部极小值问题，提高导航效率和安全性。
关键设计：关于高层策略，使用了深度Q网络（DQN）学习子目标生成策略，奖励函数的设计考虑了到达目标点的距离、避开障碍物的安全性和导航效率。子目标更新机制采用了一种基于拥堵度的启发式方法，当机器人周围环境拥堵度较高时，会调整子目标的方向，引导机器人避开拥堵区域。低层策略使用了Trust Region Policy Optimization (TRPO)算法进行训练，保证了策略更新的稳定性。障碍物编码方法将障碍物信息编码为距离和角度，并考虑了障碍物对机器人运动的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该HRL导航框架在办公室、家庭和餐厅等环境中均表现出色。在静态场景中，该方法能够有效地避开障碍物，并以较高的成功率到达目标点。在动态场景中，该方法能够适应环境变化，并保持较高的导航效率。与传统的强化学习方法相比，该方法在导航成功率和导航时间方面均有显著提升。在真实机器人平台上的实验验证了该方法的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种室内机器人导航场景，例如家庭服务机器人、商场导览机器人、医院配送机器人等。通过提高机器人在复杂环境中的导航能力，可以提升服务效率和用户体验。未来，该技术还可以扩展到更复杂的环境，例如拥挤的仓库和动态变化的工厂车间。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning-based mapless navigation holds significant potential. However, it faces challenges in indoor environments with local minima area. This paper introduces a safe mapless navigation framework utilizing hierarchical reinforcement learning (HRL) to enhance navigation through such areas. The high-level policy creates a sub-goal to direct the navigation process. Notably, we have developed a sub-goal update mechanism that considers environment congestion, efficiently avoiding the entrapment of the robot in local minimum areas. The low-level motion planning policy, trained through safe reinforcement learning, outputs real-time control instructions based on acquired sub-goal. Specifically, to enhance the robot's environmental perception, we introduce a new obstacle encoding method that evaluates the impact of obstacles on the robot's motion planning. To validate the performance of our HRL-based navigation framework, we conduct simulations in office, home, and restaurant environments. The findings demonstrate that our HRL-based navigation framework excels in both static and dynamic scenarios. Finally, we implement the HRL-based navigation framework on a TurtleBot3 robot for physical validation experiments, which exhibits its strong generalization capabilities.