SINRL: Socially Integrated Navigation with Reinforcement Learning using Spiking Neural Networks

📄 arXiv: 2512.07266v1 📥 PDF

作者: Florian Tretter, Daniel Flögel, Alexandru Vasilache, Max Grobbel, Jürgen Becker, Sören Hohmann

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-12-08

备注: 8 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出基于脉冲神经网络的社交导航强化学习方法，提升能效和社交性能。

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

关键词: 社交导航 强化学习 脉冲神经网络 神经形态计算 机器人 人机交互 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习导航方法在人机交互环境中应用神经形态计算时，面临训练不稳定的挑战。
  2. 该论文提出了一种混合Actor-Critic架构，Actor采用脉冲神经网络，Critic采用人工神经网络，并结合神经形态特征提取器。
  3. 实验结果表明，该方法能够提升社交导航性能，并显著降低估计的能量消耗，约为1.69个数量级。

📝 摘要（中文）

为了使自主移动机器人在人类环境中更好地工作，需要类人的决策能力和节能的事件驱动计算。尽管深度强化学习（DRL）取得了进展，但由于训练不稳定，神经形态方法很少应用于DRL导航。本文提出了一种混合的社交集成DRL Actor-Critic方法，该方法在Actor中使用脉冲神经网络（SNN），在Critic中使用人工神经网络（ANN），并使用神经形态特征提取器来捕获时间上的群体动态和人机交互。该方法提高了社交导航性能，并降低了约1.69个数量级的估计能耗。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主移动机器人在复杂社交环境中导航的问题，尤其关注如何在保证导航性能的同时，降低能耗。现有的深度强化学习方法在处理此类问题时，往往计算量大，能耗高，并且难以有效利用神经形态计算的优势。

核心思路：论文的核心思路是结合脉冲神经网络（SNN）和人工神经网络（ANN）的优势，构建一个混合的Actor-Critic架构。SNN具有低功耗和事件驱动的特性，适合处理时序信息，因此用于Actor部分，负责生成导航策略；ANN则用于Critic部分，负责评估策略的价值。同时，引入神经形态特征提取器，用于捕捉人群动态和人机交互信息。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：神经形态特征提取器、基于SNN的Actor网络和基于ANN的Critic网络。首先，神经形态特征提取器从传感器数据中提取与人群动态和人机交互相关的特征。然后，Actor网络根据提取的特征生成导航动作。最后，Critic网络评估Actor网络生成的动作的价值，并提供反馈信号，用于更新Actor网络的参数。整个框架采用强化学习算法进行训练。

关键创新：该论文的关键创新在于将SNN成功应用于社交导航的Actor部分，并与ANN的Critic部分相结合，实现了性能和能耗的平衡。此外，神经形态特征提取器的引入，使得模型能够更好地理解和利用社交环境中的信息。

关键设计：Actor网络采用脉冲神经网络，其神经元模型为LIF (Leaky Integrate-and-Fire) 模型。Critic网络采用多层感知机。损失函数包括Actor网络的策略梯度损失和Critic网络的均方误差损失。训练过程中，采用合适的学习率和优化器，以保证训练的稳定性和收敛性。具体参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在社交导航任务中取得了显著的性能提升，并且估计的能量消耗降低了约1.69个数量级。这表明该方法在保证导航性能的同时，能够有效降低能耗，具有很高的实际应用价值。具体性能指标和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂社交环境中自主导航的机器人，例如服务机器人、巡逻机器人和自动驾驶汽车。通过降低能耗和提升社交导航性能，可以提高机器人的实用性和用户体验，并促进机器人在现实世界中的广泛应用。此外，该研究也为神经形态计算在机器人领域的应用提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Integrating autonomous mobile robots into human environments requires human-like decision-making and energy-efficient, event-based computation. Despite progress, neuromorphic methods are rarely applied to Deep Reinforcement Learning (DRL) navigation approaches due to unstable training. We address this gap with a hybrid socially integrated DRL actor-critic approach that combines Spiking Neural Networks (SNNs) in the actor with Artificial Neural Networks (ANNs) in the critic and a neuromorphic feature extractor to capture temporal crowd dynamics and human-robot interactions. Our approach enhances social navigation performance and reduces estimated energy consumption by approximately 1.69 orders of magnitude.