Growing Trees with an Agent: Accelerating RRTs with Learned, Multi-Step Episodic Exploration

📄 arXiv: 2507.06605v2 📥 PDF

作者: Xinyu Wu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-09 (更新: 2025-07-22)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

Episodic RRT：利用强化学习加速采样式运动规划，提升高维空间探索效率

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

关键词: 运动规划 强化学习 RRT 机器人 高维空间

📋 核心要点

  1. 传统RRT等采样式运动规划器在高维或复杂环境中效率低下，主要原因是其依赖于无方向性的随机采样。
  2. Episodic RRT利用深度强化学习智能体生成的多步探索片段替代随机采样，实现定向、分支状的搜索过程。
  3. 实验结果表明，ERRT在2D、3D和6D环境中显著优于传统RRT，尤其在高维机械臂场景中提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的混合规划框架Episodic RRT (ERRT)，旨在解决传统基于采样的运动规划器（如RRT）在高维或复杂环境中效率低下的问题。ERRT使用深度强化学习（DRL）智能体生成的学习型多步“探索片段”来替代随机采样点。通过将DRL智能体作为探索引擎，ERRT将搜索过程从分散的体积扩展转变为定向的树状增长。这种范式转变带来了关键优势：通过聚焦探索来对抗维度灾难，通过主动提出局部有效的路径来最小化昂贵的碰撞检测，并通过生成固有连接的路径段来提高连通性。在2D、3D和6D环境中的大量实验评估表明，ERRT及其变体始终显著优于其经典对应方法，且无需GPU加速。在具有挑战性的6D机械臂场景中，ERRT的成功率达到98%，而RRT仅为19%，速度提高了107倍，碰撞检测减少了99.6%以上，并且找到的初始路径缩短了近50%。此外，其渐近最优变体ERRT表现出卓越的随时性能，在3D环境中，优化解决方案的速度比标准RRT快29倍。

🔬 方法详解

问题定义：传统基于采样的运动规划方法，如RRT，在高维空间和复杂环境中，由于随机采样的低效性，导致探索速度慢，难以找到可行路径。大量的随机采样点需要进行碰撞检测，计算成本高昂。现有方法缺乏对环境的理解，无法有效地引导搜索方向。

核心思路：使用深度强化学习（DRL）智能体学习环境的先验知识，生成具有方向性的“探索片段”，代替随机采样点。智能体通过与环境交互，学习如何生成能够快速扩展搜索树，并避开障碍物的路径片段。这种方法将随机探索转变为有指导的探索，提高了搜索效率。

技术框架：ERRT包含两个主要组成部分：一是基于树的搜索结构，用于存储和扩展已探索的状态；二是DRL智能体，负责生成探索片段。算法流程如下：从起始状态开始，选择一个已存在的节点作为父节点，DRL智能体基于父节点的状态生成一个探索片段，将该片段添加到搜索树中。重复此过程，直到找到目标状态或达到最大迭代次数。

关键创新：ERRT的核心创新在于使用DRL智能体进行多步探索。与传统的单步随机采样不同，DRL智能体可以生成一系列连续的动作，从而探索更远的状态空间。这种多步探索能够更有效地利用环境信息，减少无效的采样和碰撞检测。

关键设计：DRL智能体的训练是关键。论文中使用了PPO（Proximal Policy Optimization）算法来训练智能体。状态空间包括当前节点的状态和目标状态。动作空间是机器人的控制指令。奖励函数的设计至关重要，包括到达目标状态的奖励、避免碰撞的惩罚以及探索未知区域的奖励。此外，探索片段的长度也是一个重要的参数，需要根据具体环境进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ERRT在多个场景中显著优于传统RRT。在6D机械臂场景中，ERRT的成功率达到98%，而RRT仅为19%。ERRT的速度提高了107倍，碰撞检测减少了99.6%以上，并且找到的初始路径缩短了近50%。ERRT在3D环境中，优化解决方案的速度比标准RRT快29倍。这些数据表明，ERRT在提高运动规划效率和质量方面具有显著优势。

🎯 应用场景

Episodic RRT在机器人运动规划领域具有广泛的应用前景，尤其适用于高维、复杂环境下的任务。例如，它可以应用于机械臂的运动规划，使其能够在拥挤的工作空间中安全高效地完成任务。此外，它还可以应用于自动驾驶、无人机导航等领域，提高路径规划的效率和可靠性。该研究为解决高维运动规划问题提供了一种新的思路，有望推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Classical sampling-based motion planners like the RRTs suffer from inefficiencies, particularly in cluttered or high-dimensional spaces, due to their reliance on undirected, random sampling. This paper introduces the Episodic RRT, a novel hybrid planning framework that replaces the primitive of a random point with a learned, multi-step "exploratory episode" generated by a Deep Reinforcement Learning agent. By making the DRL agent the engine of exploration, ERRT transforms the search process from a diffuse, volumetric expansion into a directed, branch-like growth. This paradigm shift yields key advantages: it counters the curse of dimensionality with focused exploration, minimizes expensive collision checks by proactively proposing locally valid paths, and improves connectivity by generating inherently connected path segments. We demonstrate through extensive empirical evaluation across 2D, 3D, and 6D environments that ERRT and its variants consistently and significantly outperform their classical counterparts without any GPU acceleration. In a challenging 6D robotic arm scenario, ERRT achieves a 98% success rate compared to 19% for RRT, is up to 107x faster, reduces collision checks by over 99.6%, and finds initial paths that are nearly 50% shorter. Furthermore, its asymptotically optimal variant, ERRT, demonstrates vastly superior anytime performance, refining solutions to near-optimality up to 29x faster than standard RRT in 3D environments. Code: https://xinyuwuu.github.io/Episodic_RRT/.