State-Dependent Objective Coordination for End-to-End Balance and Navigation
作者: Xuhao Huang, Xitao Xu, Yuxin Zheng, Yunfan Ren, Zheng Gong
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-21
备注: 8 pages, 7 figures, 3 tables
💡 一句话要点
提出状态依赖目标协调方法以解决机器人平衡与导航问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人导航 强化学习 状态依赖 目标协调 平衡控制 自主决策 障碍物避免
📋 核心要点
- 现有的机器人导航系统通过级联模块处理映射、规划和控制，导致了计算效率低下和延迟问题。
- 本文提出了一种状态依赖的目标协调方法，通过调整平衡和导航目标的相对权重，简化了控制结构。
- 实验结果显示，使用该方法的PPO算法在复杂环境中取得了高达98%的成功率，且姿态偏离较小。
📝 摘要（中文）
传统的机器人导航系统通过级联模块分离映射、规划和低级控制，导致计算开销和延迟累积。端到端强化学习提供了一种紧凑的统一策略，能够将机载观察直接映射到控制动作。然而，在不稳定的平台上，如双轮倒立摆机器人，导航进展与障碍物避免可能与姿态稳定性相冲突。本文提出了一种轻量级的状态依赖目标协调方法，能够在训练过程中调整平衡稳定性和导航目标的相对贡献。实验结果表明，该方法在固定障碍物地图和随机生成的高障碍密度地图上分别实现了98%和95%的成功率，并在零-shot硬件实验中展示了良好的姿态行为和一致的障碍物避免能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统机器人导航系统中映射、规划和控制模块分离所带来的计算开销和延迟问题。尤其是在不稳定的双轮倒立摆机器人上，导航与姿态稳定之间的冲突尤为明显。
核心思路：提出了一种轻量级的状态依赖目标协调方法，通过引入一个与姿态相关的标量化系数β(s)，在训练过程中动态调整平衡稳定性和导航目标的相对贡献，避免了额外的控制层次和辅助控制器。
技术框架：整体框架包括状态观察、目标协调和控制输出三个主要模块。首先，机器人通过传感器获取状态信息，然后根据当前状态调整目标权重，最后生成控制动作以实现平衡与导航。
关键创新：最重要的创新在于引入了状态依赖的目标协调机制，使得平衡与导航目标的相对权重能够根据实时状态进行调整，从而有效解决了传统方法中的冲突问题。
关键设计：在训练过程中，使用了PPO算法，并通过引入β(s)系数来调整损失函数中的目标权重。此外，模型训练考虑了执行延迟、动作保持、异步和噪声观察以及动态不确定性等因素，以支持零-shot部署。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用PPO算法结合状态依赖目标协调方法，在固定障碍物地图上成功率达到98%，在随机生成的高障碍密度地图上成功率为95%。此外，零-shot硬件实验验证了该方法在姿态控制和障碍物避免方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括自主移动机器人、服务机器人和无人驾驶车辆等领域。通过实现高效的平衡与导航协调，该方法能够提升机器人在复杂环境中的自主决策能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Traditional robotic navigation systems separate mapping, planning, and low-level control through cascaded modules, introducing computational overhead and accumulated latency. End-to-end reinforcement learning offers a compact unified policy that maps onboard observations directly to control actions. However, on inherently unstable platforms such as two-wheeled inverted-pendulum robots, navigation progress and obstacle avoidance can conflict with attitude stabilization in a strongly state-dependent manner. We propose a lightweight state-dependent objective coordination method for integrated navigation and control. A pitch-conditioned scalarization coefficient $β(s)\in[0,1]$ adjusts the relative contributions of balance stabilization and navigation objectives during training, without extra control hierarchies or auxiliary attitude-stabilization controllers, such as proportional-integral-derivative (PID) or linear-quadratic regulator (LQR) controllers. To support zero-shot deployment, simulation training models execution delay, action hold, asynchronous and noisy observations, and dynamics uncertainty. Gradient analysis reveals persistent directional interference and state-dependent variation in the objectives' relative scales. Comparisons with alternative reward-weighting, constraint, training, and control-structure strategies show that PPO+$β(s)$, where PPO denotes proximal policy optimization, achieves 98% and 95% success rates with small attitude excursions on the fixed obstacle map and the randomly generated high-obstacle-density map, respectively. Zero-shot hardware experiments further demonstrate bounded attitude behavior and consistent obstacle avoidance using only onboard observations. Training and evaluation code will be made publicly available upon acceptance.