Optimizing Path Planning using Deep Reinforcement Learning for UGVs in Precision Agriculture

📄 arXiv: 2601.04668v1 📥 PDF

作者: Laukik Patade, Rohan Rane, Sandeep Pillai

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

针对精准农业UGV，提出基于深度强化学习的路径规划优化方法

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

关键词: 深度强化学习 路径规划 无人地面车辆 精准农业 连续动作空间

📋 核心要点

  1. 传统路径规划算法在动态农业环境中适应性不足，难以应对复杂变化。
  2. 利用深度强化学习，特别是连续动作空间的算法，提升UGV在动态环境中的导航能力。
  3. 实验表明，预训练的TD3智能体在动态农业环境中成功率高达95%，表现出良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本研究致力于优化无人地面车辆(UGV)在精准农业中的路径规划，采用连续动作空间的深度强化学习(DRL)技术。首先回顾了传统的基于网格的方法，如A*和Dijkstra算法，并讨论了它们在动态农业环境中的局限性，强调了对自适应学习策略的需求。然后，研究探讨了DRL方法，包括深度Q网络(DQN)，该网络在二维模拟中表现出改进的适应性和性能。评估了诸如双Q网络和Dueling网络等增强方法，以进一步改进决策。在此基础上，重点转向连续动作空间模型，特别是深度确定性策略梯度(DDPG)和双延迟深度确定性策略梯度(TD3)，并在日益复杂的环境中对其进行测试。在ROS和Gazebo中进行的三维环境实验证明了连续DRL算法在导航动态农业场景中的有效性。值得注意的是，预训练的TD3智能体在动态环境中实现了95%的成功率，证明了所提出的方法在处理移动障碍物的同时确保作物和机器人安全的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决精准农业中UGV在动态环境下高效、安全地进行路径规划的问题。传统的A*和Dijkstra等算法在静态或低动态环境中表现良好，但在复杂的农业环境中，由于障碍物（如移动的农机、人员）的存在以及环境的不断变化，这些算法难以实时调整路径，导致效率降低甚至碰撞风险增加。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习(DRL)的自适应学习能力，使UGV能够根据环境的变化实时调整路径。通过将路径规划问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，并使用DRL算法训练智能体，使其能够学习到在不同状态下采取最优动作的策略，从而实现高效、安全的路径规划。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境建模：使用ROS和Gazebo构建三维农业环境模拟器，模拟真实的农田场景，包括作物、障碍物等。2) 智能体设计：设计基于DDPG和TD3等连续动作空间DRL算法的智能体，负责与环境交互并学习最优策略。3) 奖励函数设计：设计合理的奖励函数，引导智能体学习到避开障碍物、尽快到达目标点等行为。4) 训练与评估：使用模拟器训练智能体，并评估其在不同环境下的性能，包括成功率、路径长度等。

关键创新：论文的关键创新在于将连续动作空间的DRL算法应用于精准农业UGV的路径规划问题，并验证了其在动态环境下的有效性。与传统的基于网格的方法相比，DRL算法能够更好地适应环境的变化，并学习到更加高效、安全的路径。此外，论文还比较了DDPG和TD3等不同DRL算法的性能，为实际应用提供了参考。

关键设计：论文中，奖励函数的设计至关重要，通常包括以下几个部分：1) 到达目标点的奖励；2) 避开障碍物的惩罚；3) 行驶距离的惩罚。网络结构方面，DDPG和TD3通常采用Actor-Critic结构，Actor网络负责生成动作，Critic网络负责评估动作的价值。具体的参数设置需要根据实际环境进行调整，例如学习率、折扣因子、探索噪声等。

📊 实验亮点

实验结果表明，预训练的TD3智能体在动态农业环境中取得了显著的性能提升，成功率高达95%。这表明该方法在处理移动障碍物和复杂环境方面具有很强的鲁棒性。此外，与DDPG等其他DRL算法相比，TD3在训练稳定性和最终性能方面表现更优。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于精准农业领域，提升UGV在农田中的自主导航能力，实现自动化播种、施肥、除草等作业。通过优化路径规划，可以提高作业效率，降低能源消耗，减少人工干预，从而提高农业生产的智能化水平。此外，该方法还可以推广到其他需要动态路径规划的场景，如仓储物流、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

This study focuses on optimizing path planning for unmanned ground vehicles (UGVs) in precision agriculture using deep reinforcement learning (DRL) techniques in continuous action spaces. The research begins with a review of traditional grid-based methods, such as A* and Dijkstra's algorithms, and discusses their limitations in dynamic agricultural environments, highlighting the need for adaptive learning strategies. The study then explores DRL approaches, including Deep Q-Networks (DQN), which demonstrate improved adaptability and performance in two-dimensional simulations. Enhancements such as Double Q-Networks and Dueling Networks are evaluated to further improve decision-making. Building on these results, the focus shifts to continuous action space models, specifically Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), which are tested in increasingly complex environments. Experiments conducted in a three-dimensional environment using ROS and Gazebo demonstrate the effectiveness of continuous DRL algorithms in navigating dynamic agricultural scenarios. Notably, the pretrained TD3 agent achieves a 95 percent success rate in dynamic environments, demonstrating the robustness of the proposed approach in handling moving obstacles while ensuring safety for both crops and the robot.