Hierarchical Reinforcement Learning with Low-Level MPC for Multi-Agent Control

📄 arXiv: 2509.15799v2 📥 PDF

作者: Max Studt, Georg Schildbach

分类: eess.SY, cs.AI, cs.RO, math.OC

发布日期: 2025-09-19 (更新: 2025-10-09)

💡 一句话要点

提出基于分层强化学习与低层MPC的多智能体控制方法，提升安全性与协同性。

🎯 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: 分层强化学习 模型预测控制 多智能体系统 安全控制 协同控制

📋 核心要点

  1. 端到端学习在复杂环境中样本效率低，基于模型的方法泛化能力弱，难以实现安全协同控制。
  2. 采用分层框架，高层强化学习进行战术决策，低层模型预测控制（MPC）保证安全运动。
  3. 在捕食者-猎物环境中，该方法在奖励、安全性和一致性方面优于现有端到端和基于屏蔽的强化学习方法。

📝 摘要（中文）

在动态、约束丰富的环境中实现安全和协同行为仍然是基于学习的控制面临的主要挑战。纯粹的端到端学习通常存在样本效率低和可靠性有限的问题，而基于模型的方法依赖于预定义的参考，并且难以泛化。我们提出了一种分层框架，该框架将通过强化学习（RL）进行战术决策与通过模型预测控制（MPC）进行低层执行相结合。对于多智能体系统，这意味着高层策略从结构化的感兴趣区域（ROI）中选择抽象目标，而MPC确保动态可行和安全的运动。在捕食者-猎物基准测试中，我们的方法在奖励、安全性和一致性方面优于端到端和基于屏蔽的RL基线，突出了将结构化学习与基于模型的控制相结合的优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体系统中，在动态、约束丰富的环境中实现安全和协同控制的问题。现有方法，如端到端强化学习，样本效率低下且可靠性有限；而基于模型的方法依赖于预定义的参考轨迹，泛化能力较差。这些方法难以在复杂环境中保证智能体的安全性和协同性。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习（RL）和模型预测控制（MPC）相结合，构建一个分层控制框架。高层RL负责战术决策，选择抽象目标；低层MPC负责执行，保证动态可行性和安全性。这种分层结构能够结合RL的泛化能力和MPC的精确控制能力，从而在复杂环境中实现安全和协同的控制。

技术框架：该框架包含两个主要模块：高层策略和低层MPC。高层策略使用强化学习算法，从结构化的感兴趣区域（ROI）中选择抽象目标。低层MPC接收高层策略的目标，并生成满足动态约束和安全约束的控制指令。整体流程是：环境状态输入高层RL策略，输出目标点，目标点输入低层MPC，MPC输出控制指令作用于环境。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将强化学习和模型预测控制有机结合，形成一个分层控制框架。这种分层结构能够有效利用RL的泛化能力和MPC的精确控制能力，从而在复杂环境中实现安全和协同的控制。与传统的端到端强化学习方法相比，该方法具有更高的样本效率和更好的泛化能力。与传统的基于模型的方法相比，该方法不需要预定义的参考轨迹，能够适应更复杂的环境。

关键设计：高层RL策略使用深度神经网络进行表示，采用合适的强化学习算法（如PPO或SAC）进行训练。低层MPC使用精确的动力学模型和约束条件，通过求解优化问题生成控制指令。ROI的设计需要根据具体任务进行调整，以保证高层策略能够选择合适的抽象目标。损失函数的设计需要同时考虑奖励、安全性和一致性。

📊 实验亮点

在捕食者-猎物基准测试中，该方法在奖励、安全性和一致性方面均优于端到端强化学习和基于屏蔽的强化学习方法。具体而言，该方法能够更快地学习到有效的策略，并且能够更好地避免碰撞和保持协同。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、无人机集群控制等领域。通过结合强化学习的决策能力和模型预测控制的精确执行，可以提升智能体在复杂动态环境中的安全性、可靠性和协同性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Achieving safe and coordinated behavior in dynamic, constraint-rich environments remains a major challenge for learning-based control. Pure end-to-end learning often suffers from poor sample efficiency and limited reliability, while model-based methods depend on predefined references and struggle to generalize. We propose a hierarchical framework that combines tactical decision-making via reinforcement learning (RL) with low-level execution through Model Predictive Control (MPC). For the case of multi-agent systems this means that high-level policies select abstract targets from structured regions of interest (ROIs), while MPC ensures dynamically feasible and safe motion. Tested on a predator-prey benchmark, our approach outperforms end-to-end and shielding-based RL baselines in terms of reward, safety, and consistency, underscoring the benefits of combining structured learning with model-based control.