Aerial Inspection Behaviors via RL-based Quadrotor Control for Under-canopy Forest Environments
作者: Fausto Mauricio Lagos Suarez, Akshit Saradagi, Vidya Sumathy, Viswa Narayanan Sankaranarayanan, George Nikolakopoulos
分类: cs.RO, cs.AI, math.OC
发布日期: 2026-05-19
备注: Submitted to 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering
💡 一句话要点
提出基于强化学习的四旋翼控制方法，用于林下环境的自主巡检任务
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 四旋翼无人机 自主巡检 林下环境 路径规划
📋 核心要点
- 现有方法在林下环境中进行四旋翼自主巡检时，面临着复杂地形和有限的感知能力带来的挑战。
- 本文提出一种端到端的强化学习控制策略，直接将状态映射到电机转速，实现精确的视点姿态跟踪。
- 实验表明，该方法结合TSP和RRT*规划器，能够安全有效地完成林下环境中的巡检任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于深度强化学习（RL）的四旋翼低层控制器，用于自主四旋翼导航系统在林下环境中的空中巡检任务。具体而言，本文提出了一种端到端（状态映射到RPM）的四旋翼控制策略，该策略实现了巡检视点姿态跟踪（同时进行位置和偏航参考跟踪），这对于各种目标巡检行为和森林中的点对点导航至关重要。为了确保端到端RL控制器在远程任务中的安全可靠部署，本文利用了一个更高的导航引导层，该层包括旅行商问题规划器（TSP）和快速探索随机树星算法（RRT）规划器。在已知的森林地图和一组用户指定的巡检区域上，TSP规划器找到最佳访问序列。在两个目标区域之间，RRT规划器生成尊重较低端到端RL策略跟踪限制的无碰撞路径。通过五个目标巡检场景，本文证明了基于RL的电机级稳定控制器，在导航引导层的支持下，可以有效地用作林下森林巡检任务的低层巡检执行模块。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决林下森林环境中四旋翼无人机的自主巡检问题。现有方法通常依赖于复杂的模型和大量的参数调整，难以适应复杂多变的林下环境，并且难以实现精确的视点姿态跟踪，影响巡检质量。此外，如何在保证安全性的前提下，规划长距离巡检路径也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习训练一个端到端的低层控制器，直接将无人机的状态（例如位置、速度、姿态等）映射到电机的转速，从而实现精确的视点姿态跟踪。同时，结合高层的TSP和RRT*规划器，实现全局路径规划和避障，确保无人机在林下环境中的安全自主飞行。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 基于深度强化学习的低层控制器，负责实现精确的视点姿态跟踪；2) TSP规划器，用于确定最佳的巡检点访问顺序；3) RRT规划器，用于生成连接各个巡检点的无碰撞路径。整个流程是：首先，用户指定巡检区域；然后，TSP规划器确定最佳访问顺序；接着，RRT规划器生成无碰撞路径；最后，低层控制器根据RRT*规划器生成的路径，控制无人机飞行并进行巡检。
关键创新：最重要的创新点在于提出了一个端到端的强化学习控制器，直接将状态映射到电机转速，避免了传统控制方法中复杂的模型建立和参数调整过程。这种方法能够更好地适应林下环境的复杂性和不确定性，实现更精确的视点姿态跟踪。此外，结合TSP和RRT*规划器，实现了全局路径规划和避障，提高了无人机在林下环境中的自主性和安全性。
关键设计：论文中使用了深度强化学习算法（具体算法未知），训练了一个能够将无人机状态映射到电机转速的策略网络。损失函数的设计需要考虑位置跟踪误差、姿态跟踪误差以及电机转速的约束。网络结构的设计需要考虑输入状态的维度和输出电机转速的维度，以及网络的复杂度和训练效率。RRT*规划器中的步长和采样策略也需要仔细设计，以保证路径的质量和规划效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过五个目标巡检场景验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，基于强化学习的电机级稳定控制器，在导航引导层的支持下，可以有效地用作林下森林巡检任务的低层巡检执行模块。具体的性能数据和对比基线未知，但整体结果表明该方法具有良好的应用前景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于森林资源调查、病虫害监测、非法采伐巡查等领域。通过自主巡检，可以降低人工成本，提高巡检效率，并获取更全面、更准确的森林信息。未来，该技术还可扩展到其他复杂环境下的无人机自主巡检任务，例如城市基础设施巡检、灾后评估等。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the problem of using a deep Reinforcement Learning (RL)-based low-level Quadrotor controller within an autonomous Quadrotor navigation stack for aerial inspection missions in under-canopy forest environments. Specifically, the article presents an end-to-end (mapping states to RPMs) Quadrotor control policy that achieves inspection view-pose tracking (simultaneous position and yaw reference tracking), which is crucial for various target inspection behaviors and point-to-point navigation in forests. To ensure safe and reliable deployment of the end-to-end RL controller in long-range missions, this article utilizes a higher navigation guidance layer comprising of a Traveling Salesman Problem planner (TSP) and a Rapidly-exploring Random Tree Star (RRT) planner. Over a known map of a forest and a set of user-specified inspection regions, the TSP planner finds the optimal visitation sequence. Between two target regions, collision-free paths that respect the tracking limitations of the lower end-to-end RL policy are generated by an RRT planner. Through five target inspection scenarios, this article demonstrates that an RL-based motor-level stabilizing controller, supported by a navigation guidance layer, can be used effectively as the low-level inspection execution module for under-canopy forest inspection missions.