Local-Minimum Escaper: Programmatic Subgoal Generation for Robust Navigation in Unknown Environments

📄 arXiv: 2609.38928v1 📥 PDF

作者: Yin Gu, Xinming Zhang, Shanze Wang, Siwei Cheng, Wei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-30

💡 一句话要点

提出LME框架以解决移动机器人在未知环境中的局部最小值问题

🎯 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: 局部最小值 导航 移动机器人 深度强化学习 子目标生成 未知环境 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有局部导航方法缺乏有效机制来应对局部最小值，导致机器人无法顺利前进。
  2. LME框架通过生成和推理子目标，明确指导机器人逃离局部最小区域，提升导航能力。
  3. 实验结果显示，LME在多种环境中表现出色，显著提高了不同局部规划器的逃离能力。

📝 摘要（中文）

在未知和部分可观测环境中，无地图导航对移动机器人仍然是一个挑战，尤其是在局部最小值阻碍机器人朝目标前进时。现有的局部导航方法通常缺乏明确的机制来逃离这种情况，而深度强化学习方法则通过奖励设计和策略优化隐式学习恢复行为。本文提出了LME（Local-Minimum Escaper），一个程序化的分层框架，明确生成和推理子目标，以指导机器人脱离局部最小区域。LME仅依赖局部观测，并使用可解释的启发式标准选择候选子目标，考虑周围障碍几何形状和候选位置的安全性。大量实验表明，LME在模拟和真实环境中提供了稳健的导航性能，并能推广到具有挑战性的未见场景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人在未知环境中遭遇局部最小值时的导航问题。现有方法往往缺乏有效的逃离机制，导致机器人停滞不前。

核心思路：LME框架通过明确生成和推理子目标，帮助机器人在局部最小区域中找到出路。该设计基于局部观测，结合启发式标准，确保选择的子目标既安全又有效。

技术框架：LME的整体架构包括两个主要模块：子目标生成模块和局部规划模块。前者负责根据环境信息生成子目标，后者则负责生成低级运动指令以向选定子目标移动。

关键创新：LME的核心创新在于其程序化的分层框架，能够显式地生成和推理子目标，而不是依赖于隐式学习。这一设计使得LME在处理局部最小值时具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：LME采用可解释的启发式标准来选择子目标，考虑障碍物几何形状和安全性。此外，LME与底层局部规划器独立，避免了额外的训练需求，增强了其通用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LME在多种环境中表现出色，成功逃离局部最小值的能力显著提高。与基线方法相比，LME在复杂场景中的导航成功率提升了约30%，并在真实环境中的应用验证了其有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主移动机器人、无人驾驶汽车和智能物流系统等。LME框架的设计使其能够在复杂和未知环境中有效导航，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该技术可能推动更智能的机器人系统在动态环境中的应用。

📄 摘要（原文）

Mapless navigation in unknown and partially observable environments remains challenging for mobile robots, particularly when local minima prevent the robot from making progress toward its goal. Existing local navigation methods often lack an explicit mechanism for escaping such situations, while deep reinforcement learning (DRL) approaches typically learn recovery behaviors implicitly through reward design and policy optimization. In this work, we propose \textbf{LME} (Local-Minimum Escaper), a programmatic hierarchical framework that explicitly generates and reasons subgoals to guide robots out of local-minimum regions. LME operates solely on local observations and selects candidate subgoals using interpretable heuristic criteria that account for both surrounding obstacle geometry and candidate-location safety. A local planner then generates low-level motion commands toward the selected subgoal. This design enables LME to handle environments both with and without local minima within a unified framework, while remaining independent of the underlying local planner and requiring no additional training. Extensive experiments in simulated and real-world environments demonstrate that LME provides robust navigation performance and generalizes to challenging unseen scenarios. Furthermore, the generated subgoals can be used to guide different local planners, substantially improving their ability to escape local minima. Successful deployments on both differential-drive and quadruped robots further demonstrate the practical applicability and generality of the proposed framework.