Flow-aware Optimal Navigation in Unsteady Flows through Reinforcement Learning
作者: Andrea Maria Braghin, Nicolò Botteghi, Matteo Tomasetto, Andrea Manzoni, Gabriele Cazzulani
分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2026-07-15
💡 一句话要点
提出基于强化学习的流动环境下最优导航方法以解决自主机器人导航挑战
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 自主导航 流体动力学 生物启发 TD3算法 机器人技术 非平稳流动
📋 核心要点
- 现有方法在非平稳流体流动中导航面临部分可观测性和环境不可预测性等挑战。
- 本文提出基于TD3算法的强化学习方法，通过生物启发的观察策略训练代理在复杂流动中导航。
- 实验结果显示，能够感知流速的代理性能最佳，且不同传感器在能效和目标接近度上存在权衡。
📝 摘要（中文）
自主机器人在非平稳流体流动中的导航仍然是一个基本挑战，主要源于环境的部分可观测性和不可预测性。传统的最优控制框架通常需要不切实际的全局流动知识，而生物系统则通过局部感知线索成功导航。本文提出了一种基于TD3算法的强化学习方法，训练自主代理在参数化的混沌双涡流中达到任意目标。我们评估了五种基于生物启发的观察策略，分析了提供全局流动参数对代理导航性能的影响。实验结果表明，能够感知和记忆一定数量流速的代理表现最佳，且速度感知代理在能效优化方面表现突出，而涡度传感器则在结构映射和目标接近度上更具优势。引入全局流动参数反而降低了导航性能，表明基于强化学习的自主系统在隐式流动表示下能够发展出更为稳健和通用的策略。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自主机器人在非平稳流体流动中的导航问题，现有方法通常依赖于全局流动知识，难以适应复杂和不可预测的环境。
核心思路：通过强化学习，特别是TD3算法，训练代理利用局部感知信息进行导航，模仿生物系统的导航策略。
技术框架：整体架构包括环境建模、代理训练和策略评估三个主要模块。代理在混沌双涡流中进行训练，使用不同的观察策略进行性能比较。
关键创新：最重要的创新在于提出了多种生物启发的观察策略，并发现隐式流动表示比显式全局参数更能提升代理的导航性能。
关键设计：在训练过程中，设置了不同的感知机制，包括相对位置、局部速度和涡度测量，采用TD3算法进行策略优化，损失函数设计考虑了导航效率和目标接近度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，能够感知流速的代理在导航性能上显著优于其他策略，尤其在能效优化方面表现突出。涡度传感器在结构映射和目标接近度上也显示出优势。引入全局流动参数反而导致性能下降，强调了隐式流动表示的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人机飞行控制和水下探测等。通过改进生物启发的导航策略，能够提升机器人在复杂流动环境中的适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Autonomous robotic navigation in nonstationary time-varying fluid flows remains a fundamental challenge due to partial observability and the unpredictability of realistic environments. While classical optimal control frameworks employed in robotics require unrealistic a-priori global flow knowledge, biological systems are able to navigate successfully by exploiting localized sensory cues. In this work we present a reinforcement learning approach using the TD3 algorithm to train autonomous agents to reach arbitrary targets within a parametric, chaotic double-gyre flow. To investigate optimal sensory mechanisms, we evaluate five bio-inspired observation strategies based on relative position, local velocity or local vorticity measures, and short-term memory variants. Additionally, we analyze the impact of providing agents with explicit global flow parameters. Numerical results demonstrate that an agent that is able to sense and remember a set number of flow velocity measures achieves the highest performance. The experiments reveal a trade-off in sensor utility: velocity-aware agents optimize energy efficiency, whereas vorticity sensors provide superior structural mapping and achieve better target proximity. Incorporating explicit global flow parameters is shown to decrease navigation performance. This behavior suggests that reinforcement learning-based autonomous systems develop more robust and general policies when restricted to implicit flow representations. The presented results offer insights for improving the transition of bio-inspired robotic navigation from simulation to real-world environments.