Evaluating Reinforcement Learning Algorithms for Navigation in Simulated Robotic Quadrupeds: A Comparative Study Inspired by Guide Dog Behaviour

📄 arXiv: 2507.13277v1 📥 PDF

作者: Emma M. A. Harrison

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-07-17

💡 一句话要点

利用强化学习训练四足机器人导航，PPO算法在导盲犬模拟中表现最佳。

🎯 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 四足机器人 自主导航 PPO算法 导盲犬模拟

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人导航方法在复杂环境下的自主性和避障能力仍有提升空间，尤其是在模拟导盲犬应用中。
  2. 采用强化学习算法，特别是PPO，训练四足机器人，使其能够在模拟环境中自主导航并有效避开障碍物。
  3. 实验结果表明，PPO算法在导航任务中表现优于DQN和Q-learning，尤其在到达目标的平均步数和中位数步数上。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了三种强化学习算法在训练模拟四足机器人自主导航和避障方面的有效性。目标是开发一种机器人导盲犬模拟系统，能够进行路径跟随和避障，并具有为导盲犬和视障人士提供实际帮助的长期潜力。此外，本研究还旨在扩展对医疗“宠物”（包括机器人导盲犬和警报犬）的研究。通过对十三篇相关研究论文的比较分析，确定了关键的评估标准，包括碰撞检测、路径规划算法、传感器使用、机器人类型和仿真平台。研究重点关注传感器输入、碰撞频率、奖励信号和学习过程，以确定哪种算法最能支持机器人在复杂环境中进行导航。定制环境用于确保在受控条件下对所有三种算法进行公平评估，从而实现一致的数据收集。结果表明，近端策略优化（PPO）在所有指标上均优于深度Q网络（DQN）和Q学习，尤其是在每个episode的平均和中位数步数方面。通过分析这些结果，本研究为机器人导航、人工智能和医疗机器人做出了贡献，为人工智能驱动的四足机器人移动及其在辅助机器人技术中的作用提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决四足机器人在复杂环境中自主导航和避障的问题，特别是在模拟导盲犬的应用场景下。现有的方法可能在环境适应性、学习效率和安全性方面存在不足，难以满足实际应用的需求。

核心思路：核心思路是利用强化学习算法训练四足机器人，使其能够通过与环境的交互学习到最优的导航策略。通过设计合适的奖励函数，引导机器人学习避开障碍物并高效地到达目标点。选择PPO算法是因为其在连续控制任务中具有良好的稳定性和收敛性。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：环境模拟器、强化学习算法和四足机器人模型。环境模拟器负责提供机器人所处的虚拟环境，包括地形、障碍物等。强化学习算法（PPO、DQN、Q-learning）负责根据机器人的状态和动作，计算奖励信号并更新策略。四足机器人模型则负责执行动作并与环境交互。

关键创新：本研究的关键创新在于将PPO算法应用于四足机器人的导航任务，并针对导盲犬的应用场景进行了优化。通过定制化的环境和奖励函数设计，提高了机器人的导航性能和安全性。此外，该研究还对三种不同的强化学习算法进行了比较分析，为后续研究提供了参考。

关键设计：在PPO算法中，使用了Actor-Critic网络结构，Actor网络负责输出动作的概率分布，Critic网络负责评估状态的价值。奖励函数的设计考虑了多个因素，包括到达目标的距离、避开障碍物的程度以及运动的平稳性。具体参数设置（如学习率、折扣因子等）通过实验进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，PPO算法在所有评估指标上均优于DQN和Q-learning。尤其是在每个episode的平均步数和中位数步数方面，PPO算法显著降低了机器人到达目标所需的步数，表明其具有更高的学习效率和更好的导航性能。这验证了PPO算法在四足机器人导航任务中的有效性，并为后续研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发智能导盲机器人，辅助视障人士出行。此外，该技术还可扩展到其他医疗机器人领域，例如陪伴机器人、康复机器人等，为医疗保健行业提供更智能、更高效的解决方案。未来，该研究有望推动四足机器人在复杂环境下的自主导航技术发展，并促进其在工业、农业等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Robots are increasingly integrated across industries, particularly in healthcare. However, many valuable applications for quadrupedal robots remain overlooked. This research explores the effectiveness of three reinforcement learning algorithms in training a simulated quadruped robot for autonomous navigation and obstacle avoidance. The goal is to develop a robotic guide dog simulation capable of path following and obstacle avoidance, with long-term potential for real-world assistance to guide dogs and visually impaired individuals. It also seeks to expand research into medical 'pets', including robotic guide and alert dogs. A comparative analysis of thirteen related research papers shaped key evaluation criteria, including collision detection, pathfinding algorithms, sensor usage, robot type, and simulation platforms. The study focuses on sensor inputs, collision frequency, reward signals, and learning progression to determine which algorithm best supports robotic navigation in complex environments. Custom-made environments were used to ensure fair evaluation of all three algorithms under controlled conditions, allowing consistent data collection. Results show that Proximal Policy Optimization (PPO) outperformed Deep Q-Network (DQN) and Q-learning across all metrics, particularly in average and median steps to goal per episode. By analysing these results, this study contributes to robotic navigation, AI and medical robotics, offering insights into the feasibility of AI-driven quadruped mobility and its role in assistive robotics.