Skill Q-Network: Learning Adaptive Skill Ensemble for Mapless Navigation in Unknown Environments

📄 arXiv: 2403.16664v3 📥 PDF

作者: Hyunki Seong, David Hyunchul Shim

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2024-08-27)

备注: 8 pages, 8 figures, accepted at the International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024

💡 一句话要点

提出Skill Q-Network以解决未知环境中的无图导航问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无图导航 强化学习 自适应技能集成 机器人导航 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有的无图导航方法在未知环境中面临技能学习不足和决策过程不明确的挑战。
  2. 论文提出的Skill Q-Network通过自适应技能集成机制，能够同时学习高层决策和低层导航技能，提升导航能力。
  3. 实验结果显示，SQN在复杂环境中的导航性能比基线模型提高了40%，并能在无指导情况下有效组合技能策略。

📝 摘要（中文）

本文聚焦于在未知环境中获取无图导航技能。我们提出了Skill Q-Network (SQN)，这是一种新颖的强化学习方法，具有自适应技能集成机制。与现有方法不同，我们的模型同时学习高层技能决策过程和多个低层导航技能，且无需先验知识。通过为无图导航量身定制的奖励函数，SQN能够学习结合探索与目标导向技能的自适应操作，从而有效地在新环境中导航。实验表明，SQN在复杂环境中表现出比基线模型高出40%的性能，且在没有明确指导的情况下，SQN能够发现如何组合低层技能策略，展示了目标导向导航和逃离局部最小区域的探索操作。值得注意的是，我们的自适应技能集成方法能够实现零样本迁移至分布外领域，适应未见的非凸障碍物或不平坦的地下环境。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在未知环境中进行无图导航的技能学习问题。现有方法往往依赖于先验知识，导致在新环境中的适应性不足。

核心思路：Skill Q-Network (SQN) 通过自适应技能集成机制，允许模型同时学习高层决策过程和低层导航技能，进而实现更灵活的导航能力。

技术框架：SQN的整体架构包括高层技能决策模块和多个低层导航技能模块。高层模块负责决策制定，而低层模块则执行具体的导航操作。

关键创新：SQN的主要创新在于其自适应技能集成机制，使得模型能够在没有明确指导的情况下，自动组合和优化低层技能策略，显著提升导航效果。

关键设计：SQN采用了定制的奖励函数，旨在鼓励探索与目标导向行为的结合。此外，网络结构设计上，低层技能模块的数量和类型是动态调整的，以适应不同的环境特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SQN在复杂环境中的导航性能比基线模型提高了40%。此外，SQN能够在没有明确指导的情况下，成功组合低层技能策略，实现目标导向导航和有效的探索操作，展示了其强大的适应性和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人驾驶汽车、以及智能家居系统等。通过提升在未知环境中的导航能力，SQN能够为这些领域提供更高效的解决方案，推动智能系统的自主性和灵活性。未来，SQN可能在复杂环境下的实时决策中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper focuses on the acquisition of mapless navigation skills within unknown environments. We introduce the Skill Q-Network (SQN), a novel reinforcement learning method featuring an adaptive skill ensemble mechanism. Unlike existing methods, our model concurrently learns a high-level skill decision process alongside multiple low-level navigation skills, all without the need for prior knowledge. Leveraging a tailored reward function for mapless navigation, the SQN is capable of learning adaptive maneuvers that incorporate both exploration and goal-directed skills, enabling effective navigation in new environments. Our experiments demonstrate that our SQN can effectively navigate complex environments, exhibiting a 40\% higher performance compared to baseline models. Without explicit guidance, SQN discovers how to combine low-level skill policies, showcasing both goal-directed navigations to reach destinations and exploration maneuvers to escape from local minimum regions in challenging scenarios. Remarkably, our adaptive skill ensemble method enables zero-shot transfer to out-of-distribution domains, characterized by unseen observations from non-convex obstacles or uneven, subterranean-like environments. The project page is available at https://sites.google.com/view/skill-q-net.