Curriculum-Based Reinforcement Learning for Autonomous UAV Navigation in Unknown Curved Tubular Conduit

📄 arXiv: 2512.10934v1 📥 PDF

作者: Zamirddine Mari, Jérôme Pasquet, Julien Seinturier

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-11

💡 一句话要点

提出基于课程学习的强化学习方法，用于未知弯曲管道中无人机自主导航

🎯 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: 无人机导航 强化学习 课程学习 管道环境 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有无人机在复杂管道环境中导航面临几何约束、近墙干扰和感知局限等挑战。
  2. 提出基于课程学习的强化学习方法，利用激光雷达和视觉信息，无需先验几何知识实现自主导航。
  3. 实验表明，该方法优于依赖中心线信息的传统Pure Pursuit算法，并在高保真环境中验证了其可迁移性。

📝 摘要（中文）

在受限管道环境中实现无人机自主导航仍然是一个重大挑战，这归因于管道的约束几何形状、墙壁的邻近性以及此类场景固有的感知限制。我们提出了一种强化学习方法，使无人机能够在不了解其几何形状的情况下导航未知的3D管道，仅依赖于来自激光雷达的局部观测和管道中心有条件的视觉检测。相比之下，Pure Pursuit算法作为一种确定性基线，可以显式访问中心线，从而创建一种信息不对称，旨在评估强化学习弥补几何模型缺失的能力。该智能体通过渐进式课程学习策略进行训练，逐渐暴露于曲率越来越大的几何形状，其中管道中心经常从视野中消失。一种基于直接可见性、方向记忆和激光雷达对称性线索相结合的转弯协商机制，对于确保在这种部分可观测条件下稳定导航至关重要。实验表明，PPO策略获得了鲁棒且可泛化的行为，尽管其对几何信息的访问有限，但始终优于确定性控制器。在高保真3D环境中进行的验证进一步证实了学习到的行为向连续物理动力学的可转移性。因此，所提出的方法为未知管道环境中的自主导航提供了一个完整的框架，并为工业、地下或医疗应用开辟了前景，在这些应用中，通过狭窄且感知微弱的管道前进是一个核心挑战。

🔬 方法详解

问题定义：无人机在未知的弯曲管道中自主导航，面临的主要问题是环境的复杂性和感知的局限性。传统方法通常依赖于精确的管道几何模型，但在实际应用中，这些模型往往难以获取。此外，管道的弯曲和狭窄空间使得无人机难以保持稳定飞行，并容易发生碰撞。现有方法的痛点在于对环境信息的过度依赖和泛化能力不足。

核心思路：论文的核心解决思路是利用强化学习，使无人机能够通过与环境的交互自主学习导航策略，而无需预先了解管道的几何形状。通过课程学习，逐步增加环境的难度，使无人机能够适应不同曲率的管道。同时，结合激光雷达和视觉信息，提高无人机对环境的感知能力。

技术框架：整体框架包括环境模拟器、强化学习智能体和导航控制器。环境模拟器用于生成不同曲率的管道环境，并提供激光雷达和视觉传感器数据。强化学习智能体基于PPO算法，通过与环境的交互学习导航策略。导航控制器根据智能体的输出控制无人机的运动。主要模块包括：1) 激光雷达数据处理模块，用于提取环境特征；2) 视觉检测模块，用于检测管道中心；3) 强化学习训练模块，用于训练导航策略；4) 导航控制模块，用于控制无人机运动。

关键创新：最重要的技术创新点在于结合课程学习和强化学习，使无人机能够在未知环境中自主学习导航策略。与现有方法相比，该方法不需要预先了解管道的几何形状，具有更强的泛化能力。此外，提出的转弯协商机制，结合直接可见性、方向记忆和激光雷达对称性线索，有效解决了部分可观测条件下的导航问题。

关键设计：课程学习策略：从简单到复杂，逐步增加管道的曲率，使智能体逐步适应更复杂的环境。奖励函数：综合考虑无人机的速度、与管道中心的距离、以及是否发生碰撞等因素。网络结构：采用Actor-Critic网络结构，Actor网络用于输出动作，Critic网络用于评估状态价值。转弯协商机制：当管道中心不可见时，利用方向记忆和激光雷达对称性线索，辅助无人机进行转弯。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于课程学习的强化学习方法在未知弯曲管道中的导航性能优于传统的Pure Pursuit算法。即使Pure Pursuit算法能够直接访问管道中心线信息，强化学习方法仍然能够取得更好的导航效果。在高保真3D环境中的验证表明，该方法具有良好的可迁移性，能够将学习到的策略应用到真实的物理环境中。具体性能数据未知，但论文强调了PPO策略的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如工业管道检测、地下隧道勘探、医疗管道机器人等。在这些场景中，无人机需要在狭窄、弯曲且未知的环境中进行自主导航。该方法能够有效提高无人机在这些环境中的导航能力，降低人工干预的需求，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如灾难救援、环境监测等。

📄 摘要（原文）

Autonomous drone navigation in confined tubular environments remains a major challenge due to the constraining geometry of the conduits, the proximity of the walls, and the perceptual limitations inherent to such scenarios. We propose a reinforcement learning approach enabling a drone to navigate unknown three-dimensional tubes without any prior knowledge of their geometry, relying solely on local observations from LiDAR and a conditional visual detection of the tube center. In contrast, the Pure Pursuit algorithm, used as a deterministic baseline, benefits from explicit access to the centerline, creating an information asymmetry designed to assess the ability of RL to compensate for the absence of a geometric model. The agent is trained through a progressive Curriculum Learning strategy that gradually exposes it to increasingly curved geometries, where the tube center frequently disappears from the visual field. A turning-negotiation mechanism, based on the combination of direct visibility, directional memory, and LiDAR symmetry cues, proves essential for ensuring stable navigation under such partial observability conditions. Experiments show that the PPO policy acquires robust and generalizable behavior, consistently outperforming the deterministic controller despite its limited access to geometric information. Validation in a high-fidelity 3D environment further confirms the transferability of the learned behavior to a continuous physical dynamics. The proposed approach thus provides a complete framework for autonomous navigation in unknown tubular environments and opens perspectives for industrial, underground, or medical applications where progressing through narrow and weakly perceptive conduits represents a central challenge.