GundamQ: Multi-Scale Spatio-Temporal Representation Learning for Robust Robot Path Planning

📄 arXiv: 2509.10305v1 📥 PDF

作者: Yutong Shen, Ruizhe Xia, Bokai Yan, Shunqi zhang, Pengrui Xiang, Sicheng He, Yixin Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-12

备注: 6 pages, 5 figures

💡 一句话要点

GundamQ：多尺度时空表征学习提升机器人稳健路径规划能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 机器人路径规划 深度强化学习 多尺度时空表征 动态环境 自适应策略优化

📋 核心要点

  1. 现有基于深度强化学习的路径规划方法在建模多尺度时间依赖方面不足，难以适应动态环境。
  2. GundamQ通过分层提取多粒度空间特征和多尺度时间依赖，提升动态环境下的感知精度。
  3. GundamQ的自适应策略优化模块平衡探索与利用，并在动态环境中显著提升了路径规划的成功率和质量。

📝 摘要（中文）

本文提出GundamQ，一种用于机器人路径规划的多尺度时空Q网络，旨在解决动态和不确定环境中机器人路径规划对精确时空环境理解和部分可观测下稳健决策的需求。现有基于深度强化学习的方法存在两个局限：一是多尺度时间依赖建模不足，导致动态场景适应性差；二是探索-利用平衡效率低，导致路径质量下降。GundamQ包含两个关键模块：时空感知模块，分层提取多粒度空间特征和从瞬时到扩展时间范围的多尺度时间依赖，提高动态环境中的感知精度；自适应策略优化模块，在训练期间平衡探索和利用，并通过约束策略更新优化平滑性和碰撞概率。在动态环境中的实验表明，GundamQ的成功率提高了15.3%，整体路径质量提高了21.7%，显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态和不确定环境中机器人路径规划的问题。现有基于深度强化学习的路径规划方法难以充分建模多尺度时间依赖，导致在动态环境中适应性较差。同时，探索-利用的平衡效率不高，影响了路径的质量。

核心思路：论文的核心思路是构建一个能够有效提取多尺度时空特征，并能自适应平衡探索与利用的强化学习框架。通过多尺度时空特征提取，提升对动态环境的感知能力；通过自适应策略优化，提高路径规划的成功率和质量。

技术框架：GundamQ框架包含两个主要模块：(1) 时空感知模块：负责提取多粒度空间特征和多尺度时间依赖；(2) 自适应策略优化模块：负责平衡探索和利用，并优化路径的平滑性和碰撞概率。整体流程是，首先通过时空感知模块对环境进行感知，然后利用自适应策略优化模块进行决策，最终生成路径。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个多尺度时空Q网络，能够同时建模多粒度空间特征和多尺度时间依赖。此外，自适应策略优化模块能够有效地平衡探索和利用，从而提高路径规划的性能。这种多尺度的时空建模能力是现有方法所缺乏的。

关键设计：时空感知模块采用分层结构，提取不同粒度的空间特征，并利用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型建模不同时间尺度的依赖关系。自适应策略优化模块通过约束策略更新的方式，保证路径的平滑性和安全性。损失函数的设计也考虑了路径长度、碰撞概率等因素，以优化整体路径质量。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GundamQ在动态环境中取得了显著的性能提升。与现有最先进的方法相比，GundamQ的成功率提高了15.3%，整体路径质量提高了21.7%。这些数据表明，GundamQ在动态环境下的路径规划能力得到了显著提升，验证了所提出方法的可行性和有效性。

🎯 应用场景

GundamQ可应用于各种需要在动态和不确定环境中进行路径规划的机器人应用，例如自动驾驶、物流机器人、服务机器人等。该研究成果能够提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低事故发生的概率，提升工作效率，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In dynamic and uncertain environments, robotic path planning demands accurate spatiotemporal environment understanding combined with robust decision-making under partial observability. However, current deep reinforcement learning-based path planning methods face two fundamental limitations: (1) insufficient modeling of multi-scale temporal dependencies, resulting in suboptimal adaptability in dynamic scenarios, and (2) inefficient exploration-exploitation balance, leading to degraded path quality. To address these challenges, we propose GundamQ: A Multi-Scale Spatiotemporal Q-Network for Robotic Path Planning. The framework comprises two key modules: (i) the Spatiotemporal Perception module, which hierarchically extracts multi-granularity spatial features and multi-scale temporal dependencies ranging from instantaneous to extended time horizons, thereby improving perception accuracy in dynamic environments; and (ii) the Adaptive Policy Optimization module, which balances exploration and exploitation during training while optimizing for smoothness and collision probability through constrained policy updates. Experiments in dynamic environments demonstrate that GundamQ achieves a 15.3\% improvement in success rate and a 21.7\% increase in overall path quality, significantly outperforming existing state-of-the-art methods.