Combining Deep Reinforcement Learning with a Jerk-Bounded Trajectory Generator for Kinematically Constrained Motion Planning

📄 arXiv: 2410.20907v1 📥 PDF

作者: Seyed Adel Alizadeh Kolagar, Mehdi Heydari Shahna, Jouni Mattila

分类: eess.SY

发布日期: 2024-10-28

备注: This paper has been submitted to the IEEE for potential publication

DOI: 10.23919/ECC65951.2025.11187262

💡 一句话要点

结合深度强化学习与Jerk约束轨迹生成器，解决机器人运动规划中的安全性和稳定性问题

🎯 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: 深度强化学习 机器人运动规划 轨迹生成 Jerk约束 安全控制

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制方法在复杂任务和自适应运动方面存在局限性，深度强化学习虽有潜力，但探索过程中的安全性是挑战。
  2. 该论文提出结合深度强化学习、Jerk约束轨迹生成器和鲁棒低层控制策略的集成框架，保证运动的平滑性和安全性。
  3. 通过应用于重型机械手的实验，验证了该框架的有效性，提升了机器人系统的鲁棒性、安全性和运动控制性能。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)正在成为一种有前景的自适应机器人运动和复杂任务自动化方法，有效地解决了传统控制方法的局限性。然而，由于DRL固有的风险探索以及以离散间隔采取动作的离散性，确保整个学习过程和策略部署的安全性仍然是一个关键挑战。这些不连续性可能导致连续动作之间突变，造成不稳定和不安全状态。为了解决这些挑战，本文提出了一种集成框架，将DRL与Jerk约束轨迹生成器(JBTG)和鲁棒的低层控制策略相结合，显著提高了机器人操纵器的安全性、稳定性和可靠性。低层控制器确保精确执行DRL生成的命令，而JBTG优化这些运动以产生平滑、连续的轨迹，防止突发或不安全动作。该框架还包括预先计算的安全速度区域，用于平稳制动，防止关节极限违规并确保符合运动学约束。这种方法不仅保证了机器人系统的鲁棒性和安全性，还优化了运动控制，使其适用于实际应用。通过将其应用于高度复杂的重型机械手，证明了所提出框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度强化学习的机器人运动规划方法，由于探索过程的随机性和动作的离散性，容易产生不连续、突变的运动轨迹，导致机器人系统不稳定甚至发生碰撞等安全问题。传统控制方法难以处理复杂任务和自适应运动，而直接使用DRL控制又缺乏安全性保障。

核心思路：该论文的核心思路是将深度强化学习与传统的轨迹生成方法相结合，利用DRL学习高层策略，生成粗略的运动指令，然后通过Jerk约束轨迹生成器(JBTG)对这些指令进行平滑处理，生成满足运动学约束的连续轨迹。同时，采用鲁棒的低层控制器精确执行这些轨迹，从而在保证任务完成的同时，提高系统的安全性和稳定性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 深度强化学习模块：负责学习高层策略，生成运动指令；2) Jerk约束轨迹生成器(JBTG)：负责对DRL生成的指令进行平滑处理，生成满足运动学约束的连续轨迹；3) 鲁棒低层控制器：负责精确执行JBTG生成的轨迹。整体流程是：DRL模块根据当前状态生成运动指令，JBTG模块对指令进行平滑处理，生成轨迹，低层控制器执行轨迹，并将执行结果反馈给DRL模块，形成闭环控制。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习与Jerk约束轨迹生成器相结合，充分利用了DRL的自适应学习能力和JBTG的轨迹平滑能力，从而在保证任务完成的同时，提高了系统的安全性和稳定性。与直接使用DRL控制相比，该方法能够生成更加平滑、连续的轨迹，避免了突变和不安全状态。

关键设计：Jerk约束轨迹生成器(JBTG)是关键设计之一，它通过限制轨迹的Jerk（加速度的变化率），保证轨迹的平滑性。此外，论文还设计了预先计算的安全速度区域，用于平稳制动，防止关节极限违规。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过将所提出的框架应用于一个高度复杂的重型机械手，验证了其有效性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但可以推断，该框架在安全性和稳定性方面相比于单独使用DRL或传统控制方法有所提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高安全性和稳定性的机器人运动控制场景，例如：工业机器人、医疗机器人、服务机器人等。尤其适用于重型机械手的控制，可以提高其在复杂环境下的作业能力和安全性。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人系统，例如无人机、无人车等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (DRL) is emerging as a promising method for adaptive robotic motion and complex task automation, effectively addressing the limitations of traditional control methods. However, ensuring safety throughout both the learning process and policy deployment remains a key challenge due to the risky exploration inherent in DRL, as well as the discrete nature of actions taken at intervals. These discontinuities, despite being part of a continuous action space, can lead to abrupt changes between successive actions, causing instability and unsafe intermediate states. To address these challenges, this paper proposes an integrated framework that combines DRL with a jerk-bounded trajectory generator (JBTG) and a robust low-level control strategy, significantly enhancing the safety, stability, and reliability of robotic manipulators. The low-level controller ensures the precise execution of DRL-generated commands, while the JBTG refines these motions to produce smooth, continuous trajectories that prevent abrupt or unsafe actions. The framework also includes pre-calculated safe velocity zones for smooth braking, preventing joint limit violations and ensuring compliance with kinematic constraints. This approach not only guarantees the robustness and safety of the robotic system but also optimizes motion control, making it suitable for practical applications. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through its application to a highly complex heavy-duty manipulator.