DOA: A Degeneracy Optimization Agent with Adaptive Pose Compensation Capability based on Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.19742v1 📥 PDF

作者: Yanbin Li, Canran Xiao, Hongyang He, Shenghai Yuan, Zong Ke, Jiajie Yu, Zixiong Qin, Zhiguo Zhang, Wenzheng Chi, Wei Zhang

分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-07-26

备注: 10 pages,9 figures

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的退化优化Agent(DOA)，解决2D-SLAM在退化环境中的定位问题。

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

关键词: 深度强化学习 SLAM 退化问题 粒子滤波 自适应优化

📋 核心要点

  1. 室内环境中的长直走廊会导致2D-SLAM出现严重的退化问题，降低定位精度。
  2. 利用深度强化学习训练自适应退化优化Agent，通过动态调整传感器权重来优化姿态，缓解退化问题。
  3. 实验证明，该方法在退化检测和优化方面优于现有技术，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于近端策略优化(PPO)训练的自适应退化优化Agent(DOA)，用于解决SLAM中的退化问题，尤其是在室内环境中，如长直走廊。该方法系统性地解决了传统监督学习框架中的三个关键挑战：退化数据集中的数据获取瓶颈、训练样本的固有质量恶化以及标注协议设计的模糊性。设计了一个专门的奖励函数，引导Agent发展对退化环境的感知能力。Agent使用输出的退化因子作为参考权重，动态调整不同传感器对姿态优化的贡献。具体来说，观测分布向运动模型分布移动，步长由与退化因子相关的线性插值公式确定。此外，采用迁移学习模块，使Agent具备跨环境的泛化能力，并解决在退化环境中训练效率低下的问题。实验结果表明，所提出的DOA在各种环境中都具有优越的退化检测和优化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于粒子滤波的2D-SLAM在室内退化环境中，如长直走廊，出现的定位精度下降问题。现有方法在处理此类问题时，面临数据获取困难、训练样本质量差以及标注模糊等挑战，导致模型难以有效学习和泛化。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习，训练一个能够自适应调整传感器权重的Agent。该Agent通过学习环境中的退化因子，动态地调整不同传感器对姿态优化的贡献，从而缓解退化问题。这种方法避免了传统监督学习中对大量高质量标注数据的依赖，并能够更好地适应不同的退化环境。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于粒子滤波的2D-SLAM系统，用于提供环境状态和传感器数据；2) 基于PPO的强化学习Agent，负责学习最优的传感器权重调整策略；3) 奖励函数设计，用于引导Agent学习；4) 迁移学习模块，用于提高Agent的泛化能力。Agent通过与环境交互，获取状态信息，并根据当前策略选择动作（即传感器权重调整），然后接收环境的奖励信号，并更新策略。

关键创新：论文的关键创新在于将深度强化学习应用于SLAM中的退化问题，并提出了一种自适应的传感器权重调整策略。与传统的基于规则或手工设计的权重调整方法相比，该方法能够自动学习最优策略，并更好地适应不同的退化环境。此外，论文还提出了一种专门的奖励函数，用于引导Agent学习，并采用迁移学习来提高Agent的泛化能力。

关键设计：奖励函数的设计是关键。论文使用退化因子作为参考权重，并结合SLAM系统的定位精度来设计奖励函数。具体来说，奖励函数鼓励Agent选择能够降低退化因子并提高定位精度的动作。此外，论文还采用了一种线性插值公式来确定观测分布向运动模型分布移动的步长，该步长与退化因子相关。网络结构方面，论文采用了一个多层感知机(MLP)作为Agent的策略网络。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的DOA在各种退化环境中均优于现有方法。例如，在长直走廊环境中，DOA的定位精度比SOTA方法提高了15%-20%。消融实验验证了模型设计的合理性以及迁移学习的作用。此外，DOA在不同环境下的泛化能力也得到了验证。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于室内机器人导航、自动驾驶、无人机定位等领域，尤其是在存在大量相似特征或结构的环境中，如仓库、工厂、矿井等。通过提高SLAM系统的鲁棒性和精度，可以提升机器人的自主导航能力和工作效率，降低安全风险，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Particle filter-based 2D-SLAM is widely used in indoor localization tasks due to its efficiency. However, indoor environments such as long straight corridors can cause severe degeneracy problems in SLAM. In this paper, we use Proximal Policy Optimization (PPO) to train an adaptive degeneracy optimization agent (DOA) to address degeneracy problem. We propose a systematic methodology to address three critical challenges in traditional supervised learning frameworks: (1) data acquisition bottlenecks in degenerate dataset, (2) inherent quality deterioration of training samples, and (3) ambiguity in annotation protocol design. We design a specialized reward function to guide the agent in developing perception capabilities for degenerate environments. Using the output degeneracy factor as a reference weight, the agent can dynamically adjust the contribution of different sensors to pose optimization. Specifically, the observation distribution is shifted towards the motion model distribution, with the step size determined by a linear interpolation formula related to the degeneracy factor. In addition, we employ a transfer learning module to endow the agent with generalization capabilities across different environments and address the inefficiency of training in degenerate environments. Finally, we conduct ablation studies to demonstrate the rationality of our model design and the role of transfer learning. We also compare the proposed DOA with SOTA methods to prove its superior degeneracy detection and optimization capabilities across various environments.