PUL-SLAM: Path-Uncertainty Co-Optimization with Lightweight Stagnation Detection for Efficient Robotic Exploration

📄 arXiv: 2511.04180v2 📥 PDF

作者: Yizhen Yin, Dapeng Feng, Hongbo Chen, Yuhua Qi

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-06 (更新: 2025-12-10)

💡 一句话要点

PUL-SLAM：基于路径不确定性协同优化与轻量级停滞检测的高效机器人探索

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 主动SLAM 机器人探索 深度强化学习 路径规划 不确定性优化

📋 核心要点

  1. 现有主动SLAM方法在探索速度和路径优化方面存在不足，导致机器人探索效率低下。
  2. 论文提出路径不确定性协同优化框架，结合深度强化学习和轻量级停滞检测，平衡探索与利用，减少冗余探索。
  3. 实验结果表明，该方法显著缩短了探索时间和路径距离，并在真实机器人平台上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种混合框架，结合了路径不确定性协同优化的深度强化学习框架和轻量级停滞检测机制，旨在解决现有主动SLAM方法中存在的探索速度慢和路径非最优问题。路径不确定性协同优化框架通过双目标奖励函数联合优化行进距离和地图不确定性，从而平衡探索和利用。轻量级停滞检测通过激光雷达静态异常检测和地图更新停滞检测来减少冗余探索，并在扩展率较低时终止探索过程。实验结果表明，与基于前沿的方法和RRT方法相比，该方法可将探索时间缩短高达65%，并将路径距离缩短高达42%，从而在复杂环境中显著提高探索效率，同时保持可靠的地图完整性。消融研究证实了协同机制加速了训练收敛。在物理机器人平台上的实证验证表明了该算法的实际适用性及其从仿真到现实环境的成功迁移性。

🔬 方法详解

问题定义：现有主动SLAM方法在机器人探索过程中面临探索速度慢和路径非最优的问题。传统的基于前沿或RRT的方法往往会产生冗余的探索路径，导致探索效率低下，尤其是在复杂环境中。此外，如何有效地平衡探索未知区域和利用已知信息也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过路径不确定性协同优化来平衡探索和利用。具体来说，通过深度强化学习框架，联合优化行进距离和地图不确定性，鼓励机器人探索未知区域的同时，避免过度探索已探索区域。此外，引入轻量级停滞检测机制，减少冗余探索，提高探索效率。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：路径不确定性协同优化和轻量级停滞检测。路径不确定性协同优化部分使用深度强化学习算法，通过双目标奖励函数来指导机器人的探索行为。轻量级停滞检测部分则通过激光雷达静态异常检测和地图更新停滞检测来判断当前探索是否有效，并在扩展率较低时终止探索过程。

关键创新：论文的关键创新在于路径不确定性协同优化框架，它能够有效地平衡探索和利用，从而提高探索效率。此外，轻量级停滞检测机制能够减少冗余探索，进一步提高探索效率。这种混合框架的设计能够充分利用深度强化学习和传统SLAM方法的优点。

关键设计：路径不确定性协同优化框架使用双目标奖励函数，其中一个目标是最小化行进距离，另一个目标是最大化地图不确定性的减少。轻量级停滞检测机制通过设定阈值来判断激光雷达静态异常和地图更新停滞。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，与基于前沿的方法和RRT方法相比，该方法可将探索时间缩短高达65%，并将路径距离缩短高达42%。消融研究证实了路径不确定性协同优化和轻量级停滞检测的有效性，并表明协同机制加速了训练收敛。在真实机器人平台上的实验验证了该算法的实际适用性和从仿真到现实环境的成功迁移性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主探索的机器人应用场景，例如：灾难救援、环境监测、自主导航、以及未知环境下的地图构建。通过提高探索效率和降低路径成本，该方法能够显著提升机器人在复杂环境中的工作能力，并为未来的自主机器人研究提供有价值的参考。

📄 摘要（原文）

Existing Active SLAM methodologies face issues such as slow exploration speed and suboptimal paths. To address these limitations, we propose a hybrid framework combining a Path-Uncertainty Co-Optimization Deep Reinforcement Learning framework and a Lightweight Stagnation Detection mechanism. The Path-Uncertainty Co-Optimization framework jointly optimizes travel distance and map uncertainty through a dual-objective reward function, balancing exploration and exploitation. The Lightweight Stagnation Detection reduces redundant exploration through Lidar Static Anomaly Detection and Map Update Stagnation Detection, terminating episodes on low expansion rates. Experimental results show that compared with the frontier-based method and RRT method, our approach shortens exploration time by up to 65% and reduces path distance by up to 42%, significantly improving exploration efficiency in complex environments while maintaining reliable map completeness. Ablation studies confirm that the collaborative mechanism accelerates training convergence. Empirical validation on a physical robotic platform demonstrates the algorithm's practical applicability and its successful transferability from simulation to real-world environments.