Prompt Informed Reinforcement Learning for Visual Coverage Path Planning

📄 arXiv: 2507.10284v1 📥 PDF

作者: Venkat Margapuri

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2025-07-14

💡 一句话要点

提出Prompt-Informed RL，利用LLM进行视觉覆盖路径规划，提升无人机效率。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉覆盖路径规划 强化学习 大型语言模型 奖励塑造 无人机

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法依赖于特定环境的奖励函数，缺乏语义适应性，难以应对复杂的视觉覆盖路径规划任务。
  2. PIRL方法的核心在于利用大型语言模型(LLM)的语义理解能力，动态调整强化学习的奖励函数，从而引导智能体更有效地探索环境。
  3. 实验结果表明，PIRL在视觉覆盖率、电池效率和冗余度方面均优于多种基线方法，验证了LLM引导奖励塑造的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的Prompt-Informed Reinforcement Learning (PIRL) 方法，用于无人机(UAV)的视觉覆盖路径规划。该方法将大型语言模型(LLM)的零样本推理能力和上下文学习能力与好奇心驱动的强化学习相结合。PIRL利用来自GPT-3.5的语义反馈，动态地塑造近端策略优化(PPO)强化学习策略的奖励函数，引导智能体调整位置和相机，以实现最佳的视觉覆盖。该PIRL智能体在OpenAI Gym中进行训练，并在各种环境中进行评估。此外，通过在Webots模拟器中运行智能体，测试了其类sim-to-real能力和零样本泛化能力，Webots模拟器引入了真实的物理动力学。结果表明，PIRL优于多种基于学习的基线方法，例如具有静态奖励的PPO、具有探索性权重初始化的PPO、模仿学习和仅LLM的控制器。在不同的环境中，PIRL的视觉覆盖率在OpenAI Gym中提高了14%，在Webots中提高了27%，电池效率提高了25%，冗余度降低了18%。

🔬 方法详解

问题定义：无人机视觉覆盖路径规划旨在通过控制无人机的运动和相机，最大化覆盖范围，最小化冗余，并保持电池效率。传统强化学习方法依赖于环境特定的奖励函数，缺乏语义层面的适应性，难以泛化到不同的环境和任务。现有方法难以在复杂环境中实现高效的视觉覆盖。

核心思路：PIRL的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的语义理解和推理能力，动态地塑造强化学习的奖励函数。LLM可以根据当前环境和智能体的行为，提供语义反馈，从而引导智能体朝着更优的方向探索。这种方法将LLM的先验知识融入到强化学习过程中，提高了学习效率和泛化能力。

技术框架：PIRL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境模拟器（OpenAI Gym或Webots），用于模拟无人机的运动和视觉感知；2) 近端策略优化(PPO)强化学习智能体，负责控制无人机的运动和相机；3) 大型语言模型(GPT-3.5)，用于提供语义反馈，动态调整奖励函数。智能体与环境交互，获取状态信息，LLM根据状态信息生成语义反馈，PPO智能体根据奖励函数进行策略更新。

关键创新：PIRL最重要的创新点在于将大型语言模型(LLM)的语义理解能力融入到强化学习的奖励塑造过程中。与传统的静态奖励函数相比，PIRL的奖励函数可以根据环境和智能体的行为动态调整，从而更好地引导智能体进行探索。这种方法实现了自然语言先验知识与强化学习的有效结合。

关键设计：PIRL的关键设计包括：1) 使用GPT-3.5作为语义反馈的来源，通过精心设计的prompt，引导GPT-3.5提供有意义的奖励信号；2) 设计合适的奖励函数，将LLM的语义反馈与环境奖励相结合，平衡探索和利用；3) 使用近端策略优化(PPO)算法进行策略学习，保证学习的稳定性和效率。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PIRL在OpenAI Gym和Webots模拟器中均取得了显著的性能提升。在OpenAI Gym中，PIRL的视觉覆盖率比最佳基线提高了14%，在Webots中提高了27%。此外，PIRL还提高了25%的电池效率，并降低了18%的冗余度。这些结果表明，PIRL能够有效地利用LLM的语义反馈，提高无人机视觉覆盖路径规划的效率和质量。

🎯 应用场景

PIRL方法具有广泛的应用前景，可用于无人机自主巡检、环境监测、灾害救援等领域。通过结合LLM的语义理解能力，可以使无人机更好地理解任务目标和环境信息，从而实现更高效、更智能的视觉覆盖。该研究为机器人领域的强化学习提供了一种新的思路，有望推动机器人自主能力的提升。

📄 摘要（原文）

Visual coverage path planning with unmanned aerial vehicles (UAVs) requires agents to strategically coordinate UAV motion and camera control to maximize coverage, minimize redundancy, and maintain battery efficiency. Traditional reinforcement learning (RL) methods rely on environment-specific reward formulations that lack semantic adaptability. This study proposes Prompt-Informed Reinforcement Learning (PIRL), a novel approach that integrates the zero-shot reasoning ability and in-context learning capability of large language models with curiosity-driven RL. PIRL leverages semantic feedback from an LLM, GPT-3.5, to dynamically shape the reward function of the Proximal Policy Optimization (PPO) RL policy guiding the agent in position and camera adjustments for optimal visual coverage. The PIRL agent is trained using OpenAI Gym and evaluated in various environments. Furthermore, the sim-to-real-like ability and zero-shot generalization of the agent are tested by operating the agent in Webots simulator which introduces realistic physical dynamics. Results show that PIRL outperforms multiple learning-based baselines such as PPO with static rewards, PPO with exploratory weight initialization, imitation learning, and an LLM-only controller. Across different environments, PIRL outperforms the best-performing baseline by achieving up to 14% higher visual coverage in OpenAI Gym and 27% higher in Webots, up to 25% higher battery efficiency, and up to 18\% lower redundancy, depending on the environment. The results highlight the effectiveness of LLM-guided reward shaping in complex spatial exploration tasks and suggest a promising direction for integrating natural language priors into RL for robotics.