Online Hierarchical Policy Learning using Physics Priors for Robot Navigation in Unknown Environments
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 分层策略学习 物理先验 神经场 Eikonal PDE 未知环境 在线学习
📋 核心要点
- 现有机器人导航方法在复杂未知环境中面临分辨率控制、可扩展性以及谱偏差和灾难性遗忘等挑战。
- 论文提出一种分层策略学习方法，利用稀疏图捕获全局连通性，并结合基于神经场的规划器进行局部导航。
- 实验结果表明，该方法在大型环境中具有更强的适应性和精度，并具备在线探索、建图和导航的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在大型、复杂和未知室内环境中进行机器人导航的方法。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，无需演示，成为一种有前景的解决方案。然而，这些方法受到谱偏差和灾难性遗忘等问题的阻碍，降低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，而在低层，基于神经场的规划器通过求解Eikonal PDE来导航局部障碍。这种物理信息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。在大型环境中验证了该框架，证明了其相比先前方法更强的适应性和精度，并突出了其在线探索、建图和实际导航的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决未知复杂室内环境中机器人导航的问题。现有方法，如基于采样的算法，难以兼顾分辨率和可扩展性；模仿学习方法依赖大量演示数据；而ANTFields等方法则面临谱偏差和灾难性遗忘的挑战，导致在复杂环境中表现不佳。
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，低层神经场规划器进行局部避障。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 PDE）克服了神经场训练中的谱偏差等问题。
技术框架：该方法包含两个主要层次：高层全局规划和低层局部规划。高层使用稀疏图表示环境的全局连通性，节点代表关键位置，边表示可通行路径。低层使用基于神经场的规划器，通过求解Eikonal PDE来生成局部cost-to-go函数，从而实现避障导航。整体流程是：首先在高层图上规划全局路径，然后在局部区域使用神经场规划器进行精细导航，并根据环境变化在线更新高层图。
关键创新：最重要的创新点在于结合了分层规划和物理先验。分层规划提高了算法的可扩展性和效率，而利用Eikonal PDE作为物理先验，约束了神经场的学习过程，克服了谱偏差和神经场拟合困难等问题。与现有方法相比，该方法无需大量演示数据，且能更好地适应复杂环境。
关键设计：高层稀疏图的构建方式（例如，如何选择关键节点和边）以及低层神经场的网络结构和训练方式是关键设计。具体而言，可能涉及使用特定的图构建算法（如RRT*）来生成稀疏图，并使用特定的损失函数（例如，基于Eikonal PDE的残差）来训练神经场。此外，高层和低层规划器之间的协调机制也至关重要，例如，如何将全局路径信息传递给局部规划器，以及如何根据局部规划结果更新全局路径。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在大型复杂环境中验证了所提出的方法，实验结果表明，该方法相比于传统方法和基于ANTFields的方法，在导航精度和适应性方面均有显著提升。具体的性能数据（例如，导航成功率、路径长度、计算时间等）以及与基线方法的对比结果（例如，提升幅度）需要在论文中查找。
🎯 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应用场景，例如：家庭服务机器人、仓库物流机器人、安防巡逻机器人等。通过在未知环境中进行高效、精确的导航，可以显著提升机器人的自主性和适应性，降低对人工干预的依赖，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.