Dyna-LfLH: Learning Agile Navigation in Dynamic Environments from Learned Hallucination

📄 arXiv: 2403.17231v2 📥 PDF

作者: Saad Abdul Ghani, Zizhao Wang, Peter Stone, Xuesu Xiao

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2025-09-01)

备注: Accepted at International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025 Hangzhou, China

💡 一句话要点

提出Dyna-LfLH以解决动态环境中的导航问题

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

关键词: 动态导航 运动规划 自监督学习 学习幻觉 机器人技术 强化学习 环境建模

📋 核心要点

  1. 现有的运动规划方法在密集和动态障碍物环境中表现不佳，传统规划器计算能力有限，学习型规划器则难以获取高质量示范。
  2. Dyna-LfLH通过学习幻觉生成动态障碍物，利用过去成功的导航经验合成训练数据，从而提高运动规划器的训练效率和安全性。
  3. 在模拟和真实环境中，Dyna-LfLH的成功率相比基线提升了25%，显示出其在动态导航任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自监督方法Dyna-LfLH，用于训练运动规划器在密集和动态障碍物环境中进行导航。传统规划器在面对密集且不可预测的障碍物时，由于计算能力有限而表现不佳，而基于学习的规划器在获取高质量示范或处理强化学习中的探索效率方面也面临挑战。Dyna-LfLH基于学习幻觉（LfH），通过从过去成功的导航经验中合成训练数据，并通过学习的潜在分布生成动态障碍物，从而实现高效且安全的运动规划器训练。我们在模拟和真实环境中对Dyna-LfLH进行了评估，与基线相比，成功率提高了25%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决运动规划器在密集和动态障碍物环境中的导航问题。传统方法由于计算能力有限，难以应对复杂的动态环境，而基于学习的方法在示范获取和探索效率上也存在不足。

核心思路：Dyna-LfLH的核心思路是通过学习幻觉（LfH）生成动态障碍物，利用过去成功的导航经验合成训练数据，从而提高运动规划器的训练效率和安全性。这样的设计使得规划器能够在复杂环境中进行有效学习。

技术框架：Dyna-LfLH的整体架构包括数据生成模块、训练模块和评估模块。数据生成模块通过学习的潜在分布生成动态障碍物，训练模块则利用合成的数据进行运动规划器的训练，最后在真实和模拟环境中进行评估。

关键创新：Dyna-LfLH的主要创新在于将学习幻觉与动态障碍物生成相结合，使得运动规划器能够在复杂环境中进行高效学习。这一方法与传统的运动规划方法在数据获取和训练效率上有本质区别。

关键设计：在关键设计上，Dyna-LfLH采用了特定的损失函数以优化生成的动态障碍物，同时在网络结构上进行了调整，以适应动态环境的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Dyna-LfLH在实验中表现出色，成功率相比基线提高了25%。这一显著提升表明该方法在动态环境中的有效性，尤其是在复杂障碍物场景下的导航能力。

🎯 应用场景

Dyna-LfLH具有广泛的应用潜力，特别是在自动驾驶、机器人导航和智能物流等领域。通过提高运动规划器在动态环境中的导航能力，该研究能够显著提升机器人在复杂场景中的自主性和安全性，未来可能对智能交通系统和服务机器人等产生深远影响。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Dynamic Learning from Learned Hallucination (Dyna-LfLH), a self-supervised method for training motion planners to navigate environments with dense and dynamic obstacles. Classical planners struggle with dense, unpredictable obstacles due to limited computation, while learning-based planners face challenges in acquiring high-quality demonstrations for imitation learning or dealing with exploration inefficiencies in reinforcement learning. Building on Learning from Hallucination (LfH), which synthesizes training data from past successful navigation experiences in simpler environments, Dyna-LfLH incorporates dynamic obstacles by generating them through a learned latent distribution. This enables efficient and safe motion planner training. We evaluate Dyna-LfLH on a ground robot in both simulated and real environments, achieving up to a 25% improvement in success rate compared to baselines.