Human-Robot Navigation using Event-based Cameras and Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.10790v1 📥 PDF

作者: Ignacio Bugueno-Cordova, Javier Ruiz-del-Solar, Rodrigo Verschae

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-12

备注: https://ibugueno.github.io/hr-navigation-using-event-cameras-and-rl/

期刊: 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW); Fifth International Workshop on Event-Based Vision

💡 一句话要点

提出基于事件相机与强化学习的人机导航控制器以解决实时导航问题

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

关键词: 事件相机 强化学习 机器人导航 障碍物避让 人机交互 模仿学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基于图像的导航控制器在固定速率下工作，容易受到运动模糊和延迟的影响，导致导航性能不足。
  2. 本研究提出的控制器结合事件相机的异步特性与强化学习，能够在灵活的时间间隔内处理视觉信息，从而实现自适应控制。
  3. 在模拟环境中进行的实验表明，该方法在导航、行人跟随和障碍物避让方面表现出色，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种结合事件相机和其他传感器的机器人导航控制器，利用强化学习实现实时的人本导航和障碍物避让。与传统的基于图像的控制器不同，该方法利用事件相机的异步特性，在灵活的时间间隔内处理视觉信息，从而实现自适应推理和控制。该框架整合了基于事件的感知、额外的距离传感和通过深度确定性策略梯度进行的策略优化，并通过初始的模仿学习阶段提高样本效率。在模拟环境中取得了良好的结果，展示了稳健的导航、行人跟随和障碍物避让能力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决传统图像处理方法在机器人导航中的局限性，尤其是运动模糊和延迟问题，这些问题影响了实时导航的准确性和可靠性。

核心思路：通过结合事件相机的异步数据处理能力与强化学习，论文提出了一种新的导航控制框架，能够在动态环境中实现更高效的决策和控制。

技术框架：整体架构包括事件驱动的感知模块、额外的范围传感模块以及基于深度确定性策略梯度的策略优化模块。初始阶段采用模仿学习以提高样本效率，随后进行强化学习以优化导航策略。

关键创新：本研究的主要创新在于利用事件相机的异步特性，克服了传统方法的延迟和模糊问题，实现了实时的自适应导航控制。

关键设计：在设计中，采用了深度确定性策略梯度算法进行策略优化，结合了模仿学习以提高初期的样本效率，确保了在复杂环境中的导航能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟环境中实现了稳健的导航和行人跟随能力，成功避让障碍物，性能相比传统方法有显著提升，具体数据未提供，但展示了良好的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能家居、服务机器人、无人驾驶等领域，能够有效提升机器人在动态环境中的导航能力和人机交互体验。未来，该技术有望在复杂的城市环境中实现更安全、更高效的导航解决方案。

📄 摘要（原文）

This work introduces a robot navigation controller that combines event cameras and other sensors with reinforcement learning to enable real-time human-centered navigation and obstacle avoidance. Unlike conventional image-based controllers, which operate at fixed rates and suffer from motion blur and latency, this approach leverages the asynchronous nature of event cameras to process visual information over flexible time intervals, enabling adaptive inference and control. The framework integrates event-based perception, additional range sensing, and policy optimization via Deep Deterministic Policy Gradient, with an initial imitation learning phase to improve sample efficiency. Promising results are achieved in simulated environments, demonstrating robust navigation, pedestrian following, and obstacle avoidance. A demo video is available at the project website.