MAVEN: A Meta-Reinforcement Learning Framework for Varying-Dynamics Expertise in Agile Quadrotor Maneuvers

📄 arXiv: 2603.10714v1 📥 PDF

作者: Jin Zhou, Dongcheng Cao, Xian Wang, Shuo Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-11

💡 一句话要点

提出MAVEN元强化学习框架，解决四旋翼飞行器动态变化下的敏捷导航问题

🎯 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: 元强化学习 四旋翼飞行器 敏捷导航 动态适应 上下文编码器

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法在四旋翼飞行器动态变化时泛化能力不足，难以适应实际应用。
  2. MAVEN框架通过预测上下文编码器学习系统动态的潜在表示，实现策略对不同动态的适应。
  3. 实验表明，MAVEN在模拟和真实环境中均表现出卓越的适应性和敏捷性，并能零样本迁移。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MAVEN的元强化学习框架，旨在使单个策略能够在各种四旋翼飞行器动态变化下实现鲁棒的端到端导航，解决传统强化学习策略泛化性不足的问题。该方法采用了一种新颖的预测上下文编码器，能够从交互历史中学习推断系统动态的潜在表示。通过在四旋翼飞行器质量大幅变化和严重单旋翼推力损失两种具有挑战性的场景下进行敏捷航点遍历任务的实验，验证了该方法的有效性。利用GPU向量化模拟器，将任务分配到数千个并行环境中，从而克服了元强化学习训练时间长的难题，并在不到一个小时内收敛。实验结果表明，MAVEN实现了卓越的适应性和敏捷性，并成功实现了零样本的模拟到真实世界的迁移，即使在质量变化高达66.7%和单旋翼推力损失高达70%的情况下，也能通过鲁棒的在线适应执行高速机动。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的四旋翼飞行器导航方法，在面对飞行器自身动力学参数变化（例如质量变化、旋翼故障）时，策略的泛化能力较差，难以保证飞行器的稳定性和敏捷性。因此，需要一种能够适应不同动力学参数的控制策略。

核心思路：论文的核心思路是利用元强化学习（Meta-RL）的思想，训练一个能够快速适应不同动力学参数的策略。通过让策略在训练过程中接触到各种不同的动力学参数，使其能够学习到一种通用的控制策略，从而在面对新的动力学参数时，能够快速地进行适应。

技术框架：MAVEN框架主要包含以下几个模块：1) 环境模拟器：用于生成各种不同的四旋翼飞行器动力学参数；2) 预测上下文编码器：用于从历史交互数据中提取系统动态的潜在表示；3) 策略网络：用于根据当前状态和系统动态的潜在表示，输出控制指令；4) 奖励函数：用于评估策略的性能。训练流程如下：首先，从环境中采样一组动力学参数；然后，利用策略网络与环境进行交互，收集交互数据；接着，利用预测上下文编码器从交互数据中提取系统动态的潜在表示；最后，利用强化学习算法更新策略网络。

关键创新：论文的关键创新在于提出了预测上下文编码器，该编码器能够从历史交互数据中学习推断系统动态的潜在表示。与传统的元强化学习方法相比，该方法不需要显式地提供动力学参数，而是通过自主学习的方式来获取系统动态的信息，从而提高了策略的适应性和鲁棒性。

关键设计：预测上下文编码器采用循环神经网络（RNN）结构，输入为历史状态和动作序列，输出为系统动态的潜在表示。策略网络采用Actor-Critic结构，Actor网络用于输出控制指令，Critic网络用于评估策略的性能。奖励函数设计为稀疏奖励，只有当飞行器到达目标航点时才给予奖励，从而鼓励策略学习到更加敏捷的控制策略。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MAVEN在四旋翼飞行器质量变化高达66.7%和单旋翼推力损失高达70%的情况下，仍然能够实现鲁棒的在线适应，并成功执行高速机动。此外，MAVEN还实现了零样本的模拟到真实世界的迁移，验证了该方法在实际应用中的可行性。与传统的强化学习方法相比，MAVEN在适应性和敏捷性方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要适应动态变化的四旋翼飞行器控制场景，例如在复杂环境中进行自主导航、在负载变化的情况下进行物流配送、在旋翼发生故障时进行安全着陆等。该方法还可以推广到其他机器人系统，提高机器人在未知环境中的适应性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has emerged as a powerful paradigm for achieving online agile navigation with quadrotors. Despite this success, policies trained via standard RL typically fail to generalize across significant dynamic variations, exhibiting a critical lack of adaptability. This work introduces MAVEN, a meta-RL framework that enables a single policy to achieve robust end-to-end navigation across a wide range of quadrotor dynamics. Our approach features a novel predictive context encoder, which learns to infer a latent representation of the system dynamics from interaction history. We demonstrate our method in agile waypoint traversal tasks under two challenging scenarios: large variations in quadrotor mass and severe single-rotor thrust loss. We leverage a GPU-vectorized simulator to distribute tasks across thousands of parallel environments, overcoming the long training times of meta-RL to converge in less than an hour. Through extensive experiments in both simulation and the real world, we validate that MAVEN achieves superior adaptation and agility. The policy successfully executes zero-shot sim-to-real transfer, demonstrating robust online adaptation by performing high-speed maneuvers despite mass variations of up to 66.7% and single-rotor thrust losses as severe as 70%.