Hybrid Motion Planning with Deep Reinforcement Learning for Mobile Robot Navigation
作者: Yury Kolomeytsev, Dmitry Golembiovsky
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-12-31
备注: 22 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出HMP-DRL混合运动规划，提升移动机器人在复杂动态环境中的导航性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 混合运动规划 深度强化学习 移动机器人导航 自主导航 人机交互
📋 核心要点
- 传统图规划器擅长长距离路径规划，但缺乏反应性；深度强化学习方法擅长避障，但缺乏全局上下文。
- HMP-DRL框架结合图规划器的全局路径和深度强化学习的局部控制，通过检查点将全局信息融入局部策略。
- 实验表明，HMP-DRL在成功率、碰撞率和到达时间等指标上优于其他方法，提升了复杂环境下的导航性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种混合运动规划与深度强化学习(HMP-DRL)框架，旨在解决移动机器人在复杂动态环境中导航的问题。该框架结合了基于图的全局规划器和局部深度强化学习策略，利用全局规划器生成路径，并通过一系列检查点将其整合到局部DRL策略中，这些检查点被编码到状态空间和奖励函数中。为了确保社会合规性，局部规划器采用了一种实体感知的奖励结构，该结构根据周围智能体的语义类型动态调整安全边际和惩罚。在基于真实世界地图数据的仿真环境中进行了广泛的测试，结果表明，HMP-DRL在成功率、碰撞率和到达目标的时间等关键指标上始终优于其他方法，包括最先进的方法。该研究证实，将长期路径引导与语义感知的局部控制相结合，可以显著提高自主导航在复杂的人类中心环境中的安全性和可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：移动机器人在复杂动态环境中导航面临挑战，需要在静态障碍物中进行长距离路径规划，同时安全地与移动智能体交互。传统图规划器缺乏对动态环境的反应能力，而深度强化学习方法由于缺乏全局上下文，难以到达远距离目标。
核心思路：HMP-DRL的核心思路是将全局路径规划与局部动态避障相结合。利用图规划器提供全局引导，深度强化学习策略负责局部避障和与动态智能体的交互。通过将全局路径上的检查点融入到强化学习的状态空间和奖励函数中，使局部策略能够感知全局目标。
技术框架：HMP-DRL框架包含两个主要模块：全局规划器和局部DRL策略。全局规划器使用图搜索算法（如A*）生成从起点到目标点的粗略路径。然后，沿着该路径选择一系列检查点。局部DRL策略以机器人当前状态、周围环境信息以及下一个检查点的位置作为输入，输出机器人的控制指令。奖励函数的设计考虑了到达检查点、避免碰撞和社会合规性。
关键创新：HMP-DRL的关键创新在于将全局路径信息有效地融入到局部DRL策略中。通过检查点机制，局部策略能够感知全局目标，避免了传统DRL方法容易陷入局部最优的问题。此外，实体感知的奖励结构能够根据周围智能体的类型动态调整安全边际和惩罚，提高了社会合规性。
关键设计：奖励函数是HMP-DRL的关键设计要素。它包含多个部分，包括：到达检查点的奖励、碰撞惩罚、与目标方向对齐的奖励以及社会合规性奖励。社会合规性奖励根据周围智能体的类型（例如，行人、车辆）动态调整惩罚力度，以确保机器人能够安全地与不同类型的智能体交互。具体网络结构未知，但推测使用了常见的深度强化学习网络结构，如多层感知机或卷积神经网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HMP-DRL在真实世界地图数据的仿真环境中，在成功率、碰撞率和到达目标的时间等关键指标上始终优于其他方法，包括最先进的方法。具体提升幅度未知，但结论表明该方法在复杂动态环境下的导航性能有显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自主导航的移动机器人，例如：服务机器人、物流机器人、自动驾驶汽车等。特别是在人机共存的复杂环境中，HMP-DRL能够提高机器人的导航安全性、可靠性和社会合规性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Autonomous mobile robots operating in complex, dynamic environments face the dual challenge of navigating large-scale, structurally diverse spaces with static obstacles while safely interacting with various moving agents. Traditional graph-based planners excel at long-range pathfinding but lack reactivity, while Deep Reinforcement Learning (DRL) methods demonstrate strong collision avoidance but often fail to reach distant goals due to a lack of global context. We propose Hybrid Motion Planning with Deep Reinforcement Learning (HMP-DRL), a hybrid framework that bridges this gap. Our approach utilizes a graph-based global planner to generate a path, which is integrated into a local DRL policy via a sequence of checkpoints encoded in both the state space and reward function. To ensure social compliance, the local planner employs an entity-aware reward structure that dynamically adjusts safety margins and penalties based on the semantic type of surrounding agents. We validate the proposed method through extensive testing in a realistic simulation environment derived from real-world map data. Comprehensive experiments demonstrate that HMP-DRL consistently outperforms other methods, including state-of-the-art approaches, in terms of key metrics of robot navigation: success rate, collision rate, and time to reach the goal. Overall, these findings confirm that integrating long-term path guidance with semantically-aware local control significantly enhances both the safety and reliability of autonomous navigation in complex human-centric settings.