Path Planning through Multi-Agent Reinforcement Learning in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2511.15284v1 📥 PDF

作者: Jonas De Maeyer, Hossein Yarahmadi, Moharram Challenger

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-19

💡 一句话要点

提出一种基于多智能体强化学习的动态环境路径规划方法

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

关键词: 路径规划 强化学习 多智能体 动态环境 联邦学习 机器人导航 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有动态环境路径规划方法难以应对环境的复杂性和不确定性，全局规划器计算量大，难以扩展。
  2. 提出一种区域感知的多智能体强化学习框架，将环境分解为局部区域，利用分布式智能体进行局部适应。
  3. 实验结果表明，联邦学习变体优于单智能体，性能接近A* Oracle，并具有更短的适应时间和良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

在智能交通和机器人领域，动态环境中的路径规划是一个根本性的挑战，其中障碍物和条件随时间变化，引入不确定性并需要持续适应。现有方法通常假设完全的环境不可预测性或依赖于全局规划器，这些假设限制了在实际环境中的可扩展性和实际部署。本文提出了一种可扩展的、区域感知的强化学习（RL）框架，用于动态环境中的路径规划。我们的方法基于环境变化通常局限于有界区域内的观察。为了利用这一点，我们引入了环境的层次分解，并部署分布式RL智能体，以在本地适应变化。我们进一步提出了一种基于子环境成功率的重训练机制，以确定何时需要策略更新。我们探索了两种训练范式：单智能体Q学习和多智能体联邦Q学习，其中本地Q表定期聚合以加速学习过程。与先前的工作不同，我们在更现实的设置中评估我们的方法，其中存在多个同时发生的障碍物变化和难度级别增加。结果表明，联邦变体始终优于其单智能体对应物，并且在保持更短的适应时间和强大的可扩展性的同时，接近A* Oracle的性能。虽然初始训练在大环境中仍然耗时，但我们的分散式框架消除了对全局规划器的需求，并为未来使用深度RL和灵活的环境分解进行改进奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态环境中路径规划问题，现有方法如全局规划器在环境变化频繁时计算代价高昂，难以实时适应；而基于单智能体强化学习的方法难以扩展到复杂环境，泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是将环境进行区域分解，每个区域部署一个强化学习智能体，智能体只关注局部环境的变化，从而降低了计算复杂度，提高了适应性。同时，采用联邦学习的方式，让各个智能体共享学习经验，加速学习过程。

技术框架：整体框架包括环境分解模块、局部智能体学习模块和联邦学习模块。环境分解模块将环境划分为多个子区域；局部智能体学习模块使用Q-learning算法训练每个子区域的智能体；联邦学习模块定期聚合各个智能体的Q表，更新全局策略。当子环境成功率低于阈值时，触发重训练机制。

关键创新：论文的关键创新在于提出了区域感知的多智能体强化学习框架，将全局规划问题分解为多个局部规划问题，降低了计算复杂度，提高了适应性。同时，采用联邦学习的方式，加速了学习过程，提高了泛化能力。

关键设计：论文采用了Q-learning算法作为局部智能体的学习算法，奖励函数设计为到达目标奖励1，碰撞惩罚-1，其他情况为-0.01。联邦学习采用简单的平均聚合方式，定期将各个智能体的Q表进行平均。重训练机制基于子环境成功率，当成功率低于阈值时，触发重训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，联邦Q学习变体在动态环境中路径规划任务中，性能显著优于单智能体Q学习，并且接近A* Oracle的性能。在多个同时发生的障碍物变化和难度级别增加的场景下，联邦Q学习表现出更强的鲁棒性和适应性。此外，该方法具有良好的可扩展性，可以应用于更大规模的环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、机器人导航、游戏AI等领域。在智能交通系统中，可以用于车辆的自动驾驶和路径规划，提高交通效率和安全性。在机器人导航中，可以用于机器人在复杂环境中的自主导航和避障。在游戏AI中，可以用于游戏角色的智能行为决策。

📄 摘要（原文）

Path planning in dynamic environments is a fundamental challenge in intelligent transportation and robotics, where obstacles and conditions change over time, introducing uncertainty and requiring continuous adaptation. While existing approaches often assume complete environmental unpredictability or rely on global planners, these assumptions limit scalability and practical deployment in real-world settings. In this paper, we propose a scalable, region-aware reinforcement learning (RL) framework for path planning in dynamic environments. Our method builds on the observation that environmental changes, although dynamic, are often localized within bounded regions. To exploit this, we introduce a hierarchical decomposition of the environment and deploy distributed RL agents that adapt to changes locally. We further propose a retraining mechanism based on sub-environment success rates to determine when policy updates are necessary. Two training paradigms are explored: single-agent Q-learning and multi-agent federated Q-learning, where local Q-tables are aggregated periodically to accelerate the learning process. Unlike prior work, we evaluate our methods in more realistic settings, where multiple simultaneous obstacle changes and increasing difficulty levels are present. Results show that the federated variants consistently outperform their single-agent counterparts and closely approach the performance of A* Oracle while maintaining shorter adaptation times and robust scalability. Although initial training remains time-consuming in large environments, our decentralized framework eliminates the need for a global planner and lays the groundwork for future improvements using deep RL and flexible environment decomposition.