Online Hierarchical Policy Learning using Physics Priors for Robot Navigation in Unknown Environments

📄 arXiv: 2510.01519v1 📥 PDF

作者: Wei Han Chen, Yuchen Liu, Alexiy Buynitsky, Ahmed H. Qureshi

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

提出基于物理先验的在线分层策略学习方法，用于未知环境下的机器人导航。

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

关键词: 机器人导航 分层规划 神经场 物理先验 Eikonal方程 未知环境 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人导航方法，如基于采样的算法和模仿学习，分别存在分辨率控制和数据依赖的问题。
  2. 论文提出一种分层策略学习方法，结合稀疏图的全局连通性和神经场的局部导航能力。
  3. 实验表明，该方法在大型未知环境中具有更好的适应性和精度，适用于在线探索和导航。

📝 摘要（中文）

本文针对大型、复杂和未知室内环境中的机器人导航问题，提出了一种新的解决方案。传统基于采样的算法在分辨率控制和可扩展性方面存在困难，而基于模仿学习的方法需要大量的演示数据。Active Neural Time Fields (ANTFields) 通过使用局部观测学习 cost-to-go 函数，无需依赖演示数据，展现出潜力。然而，ANTFields 受限于谱偏差和灾难性遗忘等问题，影响了其在复杂场景中的有效性。为了解决这些问题，本文将规划问题分解为分层结构：在高层，稀疏图捕获环境的全局连通性；在低层，基于神经场的规划器通过求解 Eikonal PDE 来导航局部障碍。这种基于物理信息的策略克服了谱偏差和神经场拟合困难等常见问题，从而实现了对 cost landscape 的平滑和精确表示。实验结果表明，该框架在大规模环境中具有更强的适应性和精度，并突出了其在在线探索、地图构建和实际导航方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决未知室内环境中机器人导航的问题。现有方法，如传统采样算法（例如RRT）难以兼顾分辨率和效率，在高维空间中计算量巨大。模仿学习方法依赖大量人工或模拟数据，泛化能力受限。ANTFields虽然避免了演示数据，但易受谱偏差和灾难性遗忘的影响，难以在复杂环境中有效工作。

核心思路：论文的核心思路是将导航问题分解为分层结构，利用高层稀疏图进行全局路径规划，低层神经场进行局部避障。这种分层结构结合了全局规划的效率和局部规划的精度，同时利用物理先验（Eikonal方程）约束神经场的学习，克服了谱偏差等问题。

技术框架：该方法包含两个主要层次：高层稀疏图和低层神经场。高层稀疏图通过采样或预先构建，用于表示环境的全局连通性。低层神经场基于Active Neural Time Fields (ANTFields)，通过求解Eikonal方程学习cost-to-go函数，用于局部避障和路径规划。整体流程是：首先，高层规划器在稀疏图上找到一条粗略的路径；然后，低层规划器利用神经场在该路径的局部区域进行精细规划，避开障碍物；最后，机器人沿着规划的路径运动，并不断更新稀疏图和神经场。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将分层规划与物理先验相结合。分层规划降低了问题的复杂度，提高了规划效率。利用Eikonal方程作为物理先验，约束神经场的学习，使其能够更好地泛化到新的环境，并克服谱偏差等问题。

关键设计：高层稀疏图可以使用不同的采样策略构建，例如均匀采样或基于信息的采样。低层神经场使用多层感知机（MLP）表示cost-to-go函数，并使用Eikonal损失函数进行训练。Eikonal损失函数鼓励神经场满足Eikonal方程，从而保证规划路径的平滑性和最优性。此外，论文可能还使用了其他的正则化项，例如梯度惩罚，以进一步提高神经场的泛化能力。

📊 实验亮点

论文在大型环境中验证了该框架的有效性，实验结果表明，该方法相比于之前的ANTFields方法，在适应性和精度上都有显著提升。具体性能数据（例如路径长度、规划时间、成功率等）和对比基线需要在论文中查找。该方法能够生成更平滑、更精确的路径，并能够更好地适应未知的环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主导航的机器人系统，例如服务机器人、仓储机器人、巡检机器人等。尤其适用于大型、复杂和未知的室内环境，例如商场、仓库、工厂等。该方法能够提高机器人的导航效率和安全性，降低对环境先验知识的依赖，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Robot navigation in large, complex, and unknown indoor environments is a challenging problem. The existing approaches, such as traditional sampling-based methods, struggle with resolution control and scalability, while imitation learning-based methods require a large amount of demonstration data. Active Neural Time Fields (ANTFields) have recently emerged as a promising solution by using local observations to learn cost-to-go functions without relying on demonstrations. Despite their potential, these methods are hampered by challenges such as spectral bias and catastrophic forgetting, which diminish their effectiveness in complex scenarios. To address these issues, our approach decomposes the planning problem into a hierarchical structure. At the high level, a sparse graph captures the environment's global connectivity, while at the low level, a planner based on neural fields navigates local obstacles by solving the Eikonal PDE. This physics-informed strategy overcomes common pitfalls like spectral bias and neural field fitting difficulties, resulting in a smooth and precise representation of the cost landscape. We validate our framework in large-scale environments, demonstrating its enhanced adaptability and precision compared to previous methods, and highlighting its potential for online exploration, mapping, and real-world navigation.