MAER-Nav: Bidirectional Motion Learning Through Mirror-Augmented Experience Replay for Robot Navigation

📄 arXiv: 2503.23908v1 📥 PDF

作者: Shanze Wang, Mingao Tan, Zhibo Yang, Biao Huang, Xiaoyu Shen, Hailong Huang, Wei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-31

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

MAER-Nav：通过镜像增强经验回放实现机器人双向运动学习导航

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

关键词: 机器人导航 深度强化学习 经验回放 双向运动学习 课程学习

📋 核心要点

  1. 传统基于深度强化学习的机器人导航方法在狭窄空间中动作灵活性受限，难以处理需要后退操作的复杂环境。
  2. MAER-Nav通过镜像增强经验回放和课程学习，从成功轨迹中生成后向导航经验，实现双向运动策略的学习。
  3. 实验表明，MAER-Nav在仿真和真实环境中均优于现有方法，提升了机器人导航的鲁棒性和适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MAER-Nav（用于机器人导航的镜像增强经验回放）的新框架，该框架能够实现双向运动学习，而无需显式的失败驱动后见之明经验回放或奖励函数修改。该方法集成了镜像增强经验回放机制与课程学习，从成功的轨迹中生成合成的后向导航经验。在仿真和真实环境中的实验结果表明，MAER-Nav在保持强大的前向导航能力的同时，显著优于最先进的方法。该框架有效地弥合了传统规划方法全面利用动作空间与基于学习的方法环境适应性之间的差距，从而能够在传统DRL方法持续失败的场景中实现鲁棒导航。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度强化学习（DRL）的机器人导航方法主要学习前向运动策略，在需要后退操作的复杂环境中容易受困。传统方法在受限空间内的动作灵活性不足，难以有效利用完整的动作空间。

核心思路：MAER-Nav的核心思路是通过镜像增强经验回放机制，从成功的导航轨迹中生成虚拟的后向导航经验，从而使机器人能够学习双向运动策略。这种方法无需修改奖励函数或引入显式的失败驱动后见之明经验回放，简化了学习过程。

技术框架：MAER-Nav框架主要包含以下几个模块：1) 经验收集模块：收集机器人成功导航的轨迹数据；2) 镜像增强模块：对收集到的轨迹进行镜像变换，生成对应的后向导航经验；3) 经验回放模块：将原始的前向导航经验和生成的后向导航经验存储在经验池中；4) 课程学习模块：逐步增加后向导航经验的比例，引导机器人学习双向运动策略；5) 强化学习训练模块：利用经验池中的数据训练导航策略。

关键创新：MAER-Nav的关键创新在于提出了镜像增强经验回放机制，该机制能够有效地生成后向导航经验，从而使机器人能够学习双向运动策略。与传统的后见之明经验回放方法相比，MAER-Nav无需显式地定义失败状态或修改奖励函数，简化了学习过程。

关键设计：MAER-Nav采用课程学习策略，逐步增加后向导航经验的比例，以避免在训练初期引入过多的噪声。镜像增强模块通过对轨迹进行翻转和反向操作，生成对应的后向导航经验。强化学习训练模块可以使用各种现有的DRL算法，例如DQN、PPO等。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务和环境进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAER-Nav在仿真和真实环境中均显著优于现有方法。在复杂环境中，传统DRL方法经常失败，而MAER-Nav能够成功完成导航任务。具体而言，MAER-Nav在导航成功率、路径长度和时间效率等方面均有明显提升，证明了其在双向运动学习方面的有效性。

🎯 应用场景

MAER-Nav可应用于各种需要机器人进行复杂环境导航的场景，例如仓库物流、家庭服务、灾难救援等。通过学习双向运动策略，机器人能够更好地适应狭窄和拥挤的环境，提高导航效率和安全性。该研究有助于提升机器人的自主性和智能化水平，推动机器人技术在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) based navigation methods have demonstrated promising results for mobile robots, but suffer from limited action flexibility in confined spaces. Conventional DRL approaches predominantly learn forward-motion policies, causing robots to become trapped in complex environments where backward maneuvers are necessary for recovery. This paper presents MAER-Nav (Mirror-Augmented Experience Replay for Robot Navigation), a novel framework that enables bidirectional motion learning without requiring explicit failure-driven hindsight experience replay or reward function modifications. Our approach integrates a mirror-augmented experience replay mechanism with curriculum learning to generate synthetic backward navigation experiences from successful trajectories. Experimental results in both simulation and real-world environments demonstrate that MAER-Nav significantly outperforms state-of-the-art methods while maintaining strong forward navigation capabilities. The framework effectively bridges the gap between the comprehensive action space utilization of traditional planning methods and the environmental adaptability of learning-based approaches, enabling robust navigation in scenarios where conventional DRL methods consistently fail.