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优化路径规划方法

🎯 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 DDPG TD3

📋 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算法，使UGV能够自适应地学习最优路径。
  3. 实验表明，TD3算法在动态农业环境中表现出色，成功率高达95%。

📝 摘要（中文）

本研究侧重于利用连续动作空间中的深度强化学习（DRL）技术，优化无人地面车辆（UGV）在精准农业中的路径规划。研究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。随后，研究探索了DRL方法，包括深度Q网络（DQN），其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网络等增强技术，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：论文旨在解决无人地面车辆（UGV）在精准农业中进行高效、安全的路径规划问题。传统的A*和Dijkstra等算法在静态或低动态环境中表现良好，但在真实的农业环境中，存在诸多动态变化的因素，如移动的障碍物（例如，动物、其他车辆）以及作物生长带来的环境变化，这些因素使得传统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）算法，特别是适用于连续动作空间的DDPG和TD3算法，让UGV通过与环境的交互学习，自主地找到最优路径。这种方法的核心在于，智能体（UGV）能够根据当前环境状态，选择合适的动作（例如，转向角度、速度），并根据获得的奖励（例如，到达目标、避免碰撞）不断优化策略。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境模拟器：使用ROS和Gazebo构建三维农业环境，模拟UGV的运动和传感器数据。2) DRL智能体：使用DDPG或TD3算法构建智能体，负责学习最优策略。3) 奖励函数设计：设计合理的奖励函数，引导智能体学习期望的行为（例如，到达目标、避免碰撞、保持平稳）。4) 训练过程：通过与环境的交互，不断更新智能体的策略网络和价值网络。5) 评估过程：在不同的环境中测试训练好的智能体，评估其性能和泛化能力。

关键创新：论文的关键创新在于将连续动作空间的DRL算法应用于农业UGV的路径规划问题。与传统的离散动作空间算法（例如，DQN）相比，连续动作空间算法能够更精细地控制UGV的运动，从而实现更平滑、更高效的路径规划。此外，论文还探索了TD3算法在动态环境中的应用，提高了UGV在复杂环境中的鲁棒性。

关键设计：在TD3算法中，使用了两个Critic网络和一个Actor网络，并通过延迟更新和目标策略平滑等技术，减少了Q值估计的偏差，提高了算法的稳定性。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑目标导向性（例如，到达目标的奖励）、安全性（例如，避免碰撞的惩罚）和平稳性（例如，减少剧烈转向的惩罚）。网络结构的选择也需要根据具体任务进行调整，例如，可以使用卷积神经网络处理图像数据，或者使用循环神经网络处理时间序列数据。

📊 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地形方面具有很强的鲁棒性。此外，与传统的基于网格的算法相比，DRL方法能够更好地适应动态环境的变化，实现更高效的路径规划。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于精准农业领域，例如自动导航的农业机器人、作物监测、精准喷洒农药等。通过优化UGV的路径规划，可以提高农业生产效率，降低人工成本，减少环境污染。未来，该技术还可以扩展到其他类型的机器人和应用场景，例如物流配送、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.