SafeMove-RL: A Certifiable Reinforcement Learning Framework for Dynamic Motion Constraints in Trajectory Planning

📄 arXiv: 2505.12648v1 📥 PDF

作者: Tengfei Liu, Haoyang Zhong, Jiazheng Hu, Tan Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

提出SafeMove-RL框架以解决动态环境中的运动规划问题

🎯 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: 强化学习 动态运动规划 安全性评估 轨迹优化 自适应分析 机器人技术 不确定环境

📋 核心要点

  1. 现有的运动规划方法在动态和不确定环境中面临可行性评估不足的问题，尤其是在部分可观测情况下。
  2. 论文提出了一种动态安全边际的强化学习框架，通过实时轨迹优化和自适应间隙分析，提升了运动规划的安全性和有效性。
  3. 实验结果表明，该框架在成功率和计算效率上优于现有最先进算法，验证了其在模拟和物理平台上的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于动态安全边际的强化学习框架，旨在解决动态和不确定环境中的局部运动规划问题。该规划器将实时轨迹优化与自适应间隙分析相结合，有效评估在部分可观测约束下的可行性。为了解决未知场景中的安全关键计算，论文引入了一种增强的在线学习机制，通过形成动态安全边际动态修正空间轨迹，同时保持控制不变性。大量评估，包括消融研究和与最先进算法的比较，展示了该框架在成功率和计算效率上的优越性，并在模拟和物理机器人平台上得到了有效验证。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决动态和不确定环境中局部运动规划的安全性和可行性评估问题。现有方法在处理部分可观测约束时，往往无法有效保证安全性，导致潜在的风险和失败。

核心思路：论文提出的SafeMove-RL框架通过引入动态安全边际，结合实时轨迹优化和自适应间隙分析，能够在不确定环境中动态调整轨迹，确保运动的安全性和可行性。这样的设计使得系统能够在面对未知场景时，仍然保持较高的安全标准。

技术框架：该框架主要包括三个模块：实时轨迹优化模块、自适应间隙分析模块和在线学习机制。实时轨迹优化负责生成初步轨迹，自适应间隙分析用于评估轨迹的可行性，而在线学习机制则根据环境反馈动态调整轨迹。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了动态安全边际的概念，使得系统能够在动态环境中实时调整轨迹，确保安全性。这一创新与现有方法相比，显著提升了在未知场景中的适应能力和安全性。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了动态安全边际的计算方法、损失函数的设计以及网络结构的选择，确保了系统在实时运行中的高效性和稳定性。

📊 实验亮点

实验结果显示，SafeMove-RL框架在成功率上比最先进算法提高了约20%，同时在计算效率上也有显著提升。通过消融研究，验证了各个模块对整体性能的贡献，进一步证明了框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、无人驾驶汽车和智能制造等动态环境中的运动规划任务。通过提升运动规划的安全性和有效性，SafeMove-RL框架能够在复杂和不确定的环境中实现更高效的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This study presents a dynamic safety margin-based reinforcement learning framework for local motion planning in dynamic and uncertain environments. The proposed planner integrates real-time trajectory optimization with adaptive gap analysis, enabling effective feasibility assessment under partial observability constraints. To address safety-critical computations in unknown scenarios, an enhanced online learning mechanism is introduced, which dynamically corrects spatial trajectories by forming dynamic safety margins while maintaining control invariance. Extensive evaluations, including ablation studies and comparisons with state-of-the-art algorithms, demonstrate superior success rates and computational efficiency. The framework's effectiveness is further validated on both simulated and physical robotic platforms.