A Comparison of Reinforcement Learning and Optimal Control Methods for Path Planning
作者: Qiang Le, Yaguang Yang, Isaac E. Weintraub
分类: math.OC, cs.RO
发布日期: 2026-04-14
备注: 8 pages, 9 figures, submitted to AAAI Conference
💡 一句话要点
提出基于DDPG的路径规划方法，加速威胁环境下的自主车辆实时决策。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 路径规划 强化学习 DDPG 自主车辆 最优控制
📋 核心要点
- 传统最优控制方法在威胁环境下的路径规划中计算耗时过长，难以满足自主车辆实时决策的需求。
- 利用深度确定性策略梯度（DDPG）学习状态到动作的直接映射，引导车辆安全到达目标，加速路径规划过程。
- 仿真结果表明，DDPG方法在保证路径有效性的同时，显著提升了计算速度，更适合实时应用场景。
📝 摘要（中文）
本文针对威胁环境下自主车辆的路径规划问题，提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的方法。传统最优控制方法虽然能找到理想路径，但计算耗时过长，难以满足实时决策需求。本文将威胁建模为简单的圆形“禁区”，若车辆进入禁区或未到达目标点附近，则任务失败。DDPG智能体通过学习，建立从当前状态（位置和速度）到一系列可行动作的直接映射，引导车辆安全到达目标。使用奖励函数和评论家-行动者网络来描述环境和指导控制。DDPG训练智能体找到最大可能的可行起点集合，为任务规划提供关键信息。仿真结果表明，基于学习的智能体能够生成有效的路径，且速度显著提升，更适合实时应用。但DDPG在某些区域无法找到可行路径，且可行路径可能非最优。这些结果为未来的研究方向提供了指导。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决威胁环境下自主车辆的实时路径规划问题。传统最优控制方法虽然能够找到最优路径，但计算复杂度高，耗时较长，难以满足实时性要求。现有方法的痛点在于计算效率低，无法快速响应动态变化的环境。
核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（特别是DDPG算法）来学习一个策略，该策略能够直接将车辆的当前状态（位置和速度）映射到一系列可行的动作，从而引导车辆安全地到达目标点，并避开威胁区域。通过离线训练，在线推理，显著降低了计算时间。
技术框架：整体框架包括以下几个主要部分：1) 环境建模：将威胁区域建模为圆形“禁区”，定义任务成功和失败的条件。2) DDPG智能体：包含Actor网络和Critic网络，Actor网络负责生成动作，Critic网络负责评估动作的价值。3) 奖励函数设计：设计合适的奖励函数，鼓励智能体到达目标点，同时惩罚进入威胁区域的行为。4) 训练过程：通过与环境交互，不断更新Actor网络和Critic网络的参数，使得智能体能够学习到最优策略。
关键创新：论文的关键创新在于将DDPG算法应用于威胁环境下的自主车辆路径规划问题，并成功地实现了实时决策。与传统最优控制方法相比，DDPG方法通过离线学习，避免了在线求解优化问题的过程，从而显著提高了计算效率。此外，论文还提出了可行集的概念，用于评估从给定起点出发是否能够安全到达目标点。
关键设计：奖励函数的设计是关键。论文中奖励函数包含以下几个部分：到达目标点的正向奖励、进入威胁区域的负向奖励、以及时间步长的惩罚项。Actor网络和Critic网络通常采用多层感知机（MLP）结构，网络的具体层数和每层的神经元数量需要根据具体问题进行调整。DDPG算法中的探索噪声也需要仔细调整，以保证训练的稳定性和收敛性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于DDPG的路径规划方法在计算速度上显著优于传统的最优控制方法（伪谱法），更适合实时应用。虽然DDPG方法在某些区域无法找到可行路径，且可行路径可能非最优，但其计算效率的提升为实时决策提供了可能。论文还提出了可行集的概念，为任务规划提供了有价值的信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无人驾驶车辆、无人机等自主机器人在复杂环境下的路径规划。例如，在战场环境中，自主车辆需要快速规划出一条安全路径，避开敌方火力点，到达指定目标。该方法还可以应用于物流配送、灾难救援等领域，提高自主机器人的任务执行效率和安全性。未来，该方法有望与感知、决策等模块集成，构建更智能的自主系统。
📄 摘要（原文）
Path-planning for autonomous vehicles in threat-laden environments is a fundamental challenge. While traditional optimal control methods can find ideal paths, the computational time is often too slow for real-time decision-making. To solve this challenge, we propose a method based on Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) and model the threat as a simple, circular
no-go' zone. A mission failure is claimed if the vehicle enters thisno-go' zone at any time or does not reach a neighborhood of the destination. The DDPG agent is trained to learn a direct mapping from its current state (position and velocity) to a series of feasible actions that guide the agent to safely reach its goal. A reward function and two neural networks, critic and actor, are used to describe the environment and guide the control efforts. The DDPG trains the agent to find the largest possible set of starting points (feasible set'') wherein a safe path to the goal is guaranteed. This provides critical information for mission planning, showing beforehand whether a task is achievable from a given starting point, assisting pre-mission planning activities. The approach is validated in simulation. A comparison between the DDPG method and a traditional optimal control (pseudo-spectral) method is carried out. The results show that the learning-based agent may produce effective paths while being significantly faster, making it a better fit for real-time applications. However, there are areas (infeasible set'') where the DDPG agent cannot find paths to the destination, and the paths in the feasible set may not be optimal. These preliminary results guide our future research: (1) improve the reward function to enlarge the DDPG feasible set, (2) examine the feasible set obtained by the pseudo-spectral method, and (3) investigate the arc-search IPM method for the path planning problem.