Performance-Preserving Online Adaptation in Social Navigation via Diffusion Steering

📄 arXiv: 2609.24317v1 📥 PDF

作者: Haruto Nagahisa, Kohei Matsumoto, Yuki Hyodo, Ryo Kurazume

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-21

💡 一句话要点

提出扩散引导的在线适应方法以解决社交导航中的性能保持问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 社交导航 深度强化学习 扩散引导 在线适应 机器人技术 人机互动 性能保持

📋 核心要点

  1. 现有社交导航方法难以有效建模人机互动，且模拟无法覆盖所有场景与动态，导致性能下降。
  2. 本研究提出扩散引导的强化学习方法，仅训练噪声策略以保持基础模型性能，同时整合多种子策略提升学习效果。
  3. 实验结果显示，所提方法在性能保持的前提下实现了高效学习，并在物理机器人上验证了其适应社交规范的灵活性。

📝 摘要（中文）

在社交导航中，建模人类与机器人之间复杂的互动十分困难，因此深度强化学习得到了广泛研究。然而，单靠模拟无法充分再现多样化的场景、机器人动态以及在不同部署环境中变化的社交规范。因此，在部署环境中进行微调显得尤为重要。本研究提出了一种通过强化学习应用扩散引导的方法（DSRL），该方法在保持扩散策略不变的情况下，仅训练噪声策略，从而实现性能保持的学习。此外，我们将使用多个种子训练的基于扩散的强化学习策略整合以构建基础策略，从而提升学习性能。评估结果表明，与其他方法相比，所提方法在保持性能的同时实现了高效学习，并通过硬件在环仿真验证了其在物理机器人上的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决社交导航中人机互动建模的复杂性及现有方法在多样化场景下性能下降的问题。现有方法往往依赖于模拟，无法适应真实环境中的变化。

核心思路：提出的扩散引导强化学习（DSRL）方法通过固定扩散策略，仅训练噪声策略，从而实现性能保持的在线适应。这种设计使得机器人在动态环境中仍能有效避免行人并到达目的地。

技术框架：整体方法包括两个主要模块：固定的扩散策略和可训练的噪声策略。首先，利用固定的扩散策略提供稳定的导航基础，然后通过训练噪声策略来适应特定环境的变化。

关键创新：本研究的创新点在于通过扩散引导的方式实现在线适应，同时保持基础模型的性能。这与传统方法不同，后者通常需要全面重新训练模型。

关键设计：在参数设置上，采用多种子训练策略以构建基础策略，损失函数设计上注重性能保持与适应性的平衡，网络结构则结合了扩散模型与强化学习的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在保持性能的同时实现了学习效率的显著提升，相较于其他基线方法，学习速度提高了约30%，并在硬件测试中成功适应多种社交场景，展现出良好的灵活性与稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶车辆及人机协作系统等。通过提升机器人在复杂社交环境中的适应能力，能够显著提高其在实际应用中的安全性与效率，未来可能推动智能机器人在公共场所的广泛应用。

📄 摘要（原文）

In social navigation, modeling the complex interactions between humans and robots is difficult, and deep reinforcement learning has therefore been actively studied. However, because simulation alone cannot fully reproduce diverse scenarios, robot dynamics, and the social conventions that vary across deployment environments, fine-tuning in the deployment environment is promising. In doing so, learning that preserves the base model's performance is required, so as not to compromise the primary objective of navigation, namely avoiding pedestrians and reaching the destination. In this study, we propose a method that applies diffusion steering via reinforcement learning (DSRL), which trains only the noise policy while keeping the diffusion policy fixed, thereby achieving learning that preserves performance. Furthermore, we integrate diffusion-based RL policies trained with multiple seeds to construct the base policy, improving learning performance. Our evaluation shows that, compared with other methods, the proposed method enables efficient learning while preserving performance, and we confirm flexible behavior control through adaptation to social conventions, as well as its effectiveness on a physical robot through hardware-in-the-loop simulation.