Digital Twin Supervised Reinforcement Learning Framework for Autonomous Underwater Navigation

📄 arXiv: 2512.10925v1 📥 PDF

作者: Zamirddine Mari, Mohamad Motasem Nawaf, Pierre Drap

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-12-11

💡 一句话要点

提出基于数字孪生监督强化学习的水下自主导航框架，提升复杂环境适应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 水下自主导航 深度强化学习 数字孪生 近端策略优化 水下机器人

📋 核心要点

  1. 水下自主导航面临GPS缺失、低能见度等挑战，传统方法难以有效应对复杂环境。
  2. 利用PPO算法，结合虚拟环境信息和射线投射，构建强化学习策略，提升导航性能。
  3. 实验表明，该方法在仿真和真实水下环境中均优于DWA，并具备良好的迁移能力。

📝 摘要（中文）

本文针对水下环境自主导航难题，如GPS缺失、低能见度和水下障碍物，提出了一种基于近端策略优化（PPO）算法的深度强化学习方法。该方法利用目标导向导航信息、虚拟占据栅格和沿操作区域边界的射线投射构建观测空间。通过在逼真的仿真环境中评估，并将学习到的策略与常用的动态窗口法（DWA）进行比较，结果表明，PPO策略在高度杂乱的环境中始终优于DWA，这主要归功于其更好的局部适应性和更少的碰撞。此外，通过数字孪生监督下的真实BlueROV2实验，验证了学习到的行为从仿真到现实世界的迁移能力，证实了深度强化学习在水下机器人自主导航中的相关性。

🔬 方法详解

问题定义：水下自主导航的主要问题在于缺乏可靠的定位信息（GPS不可用），水下环境的低能见度，以及复杂环境中存在的水下障碍物。现有的方法，例如DWA，在高度动态和复杂的环境中容易陷入局部最优，导致导航效率降低或碰撞风险增加。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来学习一个能够适应复杂水下环境的导航策略。通过强化学习，智能体可以从与环境的交互中学习，从而找到最优的导航路径，避免障碍物，并最终达到目标。数字孪生的引入，降低了真实环境实验的风险。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 仿真环境：用于训练强化学习智能体，提供逼真的水下环境模拟。2) 强化学习模块：使用PPO算法训练导航策略。3) 观测空间构建：结合目标导向导航信息、虚拟占据栅格和射线投射，为智能体提供丰富的环境信息。4) 数字孪生监督：利用数字孪生技术，在虚拟环境中验证和优化策略，减少真实环境实验的风险。5) 真实水下机器人实验：将训练好的策略部署到真实的BlueROV2水下机器人上进行验证。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习与数字孪生技术相结合，用于解决水下自主导航问题。传统的强化学习方法通常需要在真实环境中进行大量的实验，这对于水下机器人来说是危险且昂贵的。通过数字孪生技术，可以在虚拟环境中进行策略的训练和验证，从而降低了真实环境实验的风险和成本。此外，结合多种环境信息构建观测空间，提升了智能体对环境的感知能力。

关键设计：论文中使用了PPO算法作为强化学习的核心算法。观测空间由三部分组成：目标导向导航信息（目标方向和距离）、虚拟占据栅格（周围环境的局部地图）和射线投射（沿操作区域边界的距离信息）。奖励函数的设计旨在鼓励智能体朝着目标前进，同时避免碰撞。具体的网络结构和参数设置在论文中没有详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于PPO的强化学习策略在高度杂乱的水下环境中，导航性能明显优于传统的DWA算法。PPO策略能够更好地适应局部环境变化，减少碰撞次数，并成功地将学习到的策略从仿真环境迁移到真实的BlueROV2水下机器人上。具体性能数据未知，但整体表现优于DWA。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于水下环境监测、水下资源勘探、水下基础设施维护、水下搜救等领域。通过自主导航，水下机器人可以更高效、更安全地完成各种水下任务，降低人工操作的风险和成本，提高作业效率。未来，该技术有望进一步推广到其他类型的机器人和复杂环境。

📄 摘要（原文）

Autonomous navigation in underwater environments remains a major challenge due to the absence of GPS, degraded visibility, and the presence of submerged obstacles. This article investigates these issues through the case of the BlueROV2, an open platform widely used for scientific experimentation. We propose a deep reinforcement learning approach based on the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, using an observation space that combines target-oriented navigation information, a virtual occupancy grid, and ray-casting along the boundaries of the operational area. The learned policy is compared against a reference deterministic kinematic planner, the Dynamic Window Approach (DWA), commonly employed as a robust baseline for obstacle avoidance. The evaluation is conducted in a realistic simulation environment and complemented by validation on a physical BlueROV2 supervised by a 3D digital twin of the test site, helping to reduce risks associated with real-world experimentation. The results show that the PPO policy consistently outperforms DWA in highly cluttered environments, notably thanks to better local adaptation and reduced collisions. Finally, the experiments demonstrate the transferability of the learned behavior from simulation to the real world, confirming the relevance of deep RL for autonomous navigation in underwater robotics.