The Emergence of Deep Reinforcement Learning for Path Planning
作者: Thanh Thi Nguyen, Saeid Nahavandi, Imran Razzak, Dung Nguyen, Nhat Truong Pham, Quoc Viet Hung Nguyen
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-21
备注: Accepted for publication in the Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
💡 一句话要点
综述深度强化学习在路径规划中的应用，聚焦自动驾驶、无人机和机器人平台。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 路径规划 自动驾驶 无人机 机器人 自主导航 智能系统
📋 核心要点
- 传统路径规划方法在复杂动态环境中面临计算效率、适应性和鲁棒性等挑战。
- 利用深度强化学习，通过智能体与环境的交互学习，实现最优导航策略。
- 综述分析了传统方法与DRL方法的优缺点，并探讨了混合方法在提升系统性能方面的潜力。
📝 摘要（中文）
在复杂和动态环境中，对自主系统的需求日益增长，推动了智能路径规划方法的研究。几十年来，基于图的搜索算法、线性规划技术和进化计算方法一直是该领域的基础方法。最近，深度强化学习（DRL）已成为一种强大的方法，使自主智能体能够通过与环境的交互来学习最优导航策略。本综述全面概述了传统方法以及DRL在路径规划任务中的最新进展，重点关注自动驾驶汽车、无人机和机器人平台。对传统和基于学习的范例中的关键算法进行了分类，重点介绍了它们的创新和实际应用。随后，深入讨论了它们在计算效率、可扩展性、适应性和鲁棒性方面的各自优势和局限性。最后，本综述确定了关键的开放挑战，并概述了未来研究的有希望的途径。特别关注将DRL与经典规划技术相结合的混合方法，以利用基于学习的适应性和确定性可靠性的优势，为鲁棒和弹性的自主导航提供有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂动态环境中自主系统路径规划的问题。传统方法，如基于图的搜索、线性规划和进化计算，在处理高维度、动态变化的环境时，计算复杂度高，适应性差，难以保证鲁棒性。这些方法通常需要预先知道环境的完整信息，无法应对未知或部分可观测的环境。
核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）的强大学习能力，通过智能体与环境的交互，学习最优的导航策略。DRL能够从经验中学习，无需预先知道环境的完整模型，从而适应动态变化的环境。通过设计合适的奖励函数和状态表示，DRL可以引导智能体学习到高效、鲁棒的路径规划策略。
技术框架：该综述首先回顾了传统的路径规划方法，然后详细介绍了DRL在路径规划中的应用。DRL框架通常包括以下几个主要模块：环境模型（可选）、智能体（包括策略网络和价值网络）、奖励函数和训练算法。智能体通过与环境交互，观察状态，执行动作，并获得奖励。训练算法（如DQN、DDPG、PPO等）根据奖励信号更新策略网络和价值网络，从而提高智能体的导航能力。
关键创新：该综述的关键创新在于全面地总结了DRL在路径规划中的应用，并分析了其相对于传统方法的优势和局限性。此外，该综述还强调了混合方法的重要性，即结合DRL的自适应性和传统方法的确定性，以实现更鲁棒和可靠的路径规划。
关键设计：DRL在路径规划中的关键设计包括：状态表示（例如，使用激光雷达数据、视觉图像或地图信息），动作空间（例如，离散的转向角度或连续的速度和转向控制），奖励函数（例如，到达目标点的奖励、避开障碍物的惩罚、路径长度的惩罚），以及网络结构（例如，卷积神经网络用于处理图像数据，循环神经网络用于处理时间序列数据）。此外，选择合适的DRL算法（如DQN、DDPG、PPO等）和调整超参数也是至关重要的。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述没有提供具体的实验结果，而是对现有研究进行了总结和分析。其亮点在于对DRL在路径规划中的应用进行了全面的概述，并指出了未来研究的方向，例如混合方法和鲁棒性提升。通过对比传统方法和DRL方法，强调了DRL在处理复杂动态环境中的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于自动驾驶、无人机、机器人等领域。在自动驾驶领域，可以提高车辆在复杂交通环境中的导航能力和安全性。在无人机领域，可以实现自主巡检、物流配送等任务。在机器人领域，可以应用于工业自动化、家庭服务等场景，提升机器人的智能化水平和服务质量。
📄 摘要（原文）
The increasing demand for autonomous systems in complex and dynamic environments has driven significant research into intelligent path planning methodologies. For decades, graph-based search algorithms, linear programming techniques, and evolutionary computation methods have served as foundational approaches in this domain. Recently, deep reinforcement learning (DRL) has emerged as a powerful method for enabling autonomous agents to learn optimal navigation strategies through interaction with their environments. This survey provides a comprehensive overview of traditional approaches as well as the recent advancements in DRL applied to path planning tasks, focusing on autonomous vehicles, drones, and robotic platforms. Key algorithms across both conventional and learning-based paradigms are categorized, with their innovations and practical implementations highlighted. This is followed by a thorough discussion of their respective strengths and limitations in terms of computational efficiency, scalability, adaptability, and robustness. The survey concludes by identifying key open challenges and outlining promising avenues for future research. Special attention is given to hybrid approaches that integrate DRL with classical planning techniques to leverage the benefits of both learning-based adaptability and deterministic reliability, offering promising directions for robust and resilient autonomous navigation.