EnCoMP: Enhanced Covert Maneuver Planning with Adaptive Threat-Aware Visibility Estimation using Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.20016v2 📥 PDF

作者: Jumman Hossain, Abu-Zaher Faridee, Nirmalya Roy, Jade Freeman, Timothy Gregory, Theron T. Trout

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-03-29 (更新: 2024-05-27)

备注: Paper under review

💡 一句话要点

提出EnCoMP以解决自主机器人隐蔽导航中的威胁识别问题

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

关键词: 自主机器人 隐蔽导航 威胁感知 强化学习 多地图表示 环境建模 LiDAR CQL

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂环境中难以有效识别和利用掩护，导致机器人暴露于潜在威胁之下。
  2. 提出的EnCoMP框架结合了离线强化学习和ATAVE算法，动态评估威胁并优化隐蔽导航策略。
  3. 实验结果显示，EnCoMP在多种地形中成功率达到95%，掩护利用率为85%，显著提高了导航效率和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

自主机器人在复杂环境中面临着识别和利用环境掩护以实现隐蔽导航的关键挑战。本文提出了EnCoMP，一个增强的导航框架，结合了离线强化学习和新颖的自适应威胁感知可见性估计（ATAVE）算法，使机器人能够在多样的户外环境中隐蔽高效地导航。ATAVE是一种动态的概率威胁建模技术，旨在实时评估和减轻潜在威胁，从而增强机器人在不断变化的环境和威胁条件下的隐蔽导航能力。此外，我们的方法生成高保真度的多地图表示，包括掩护图、潜在威胁图、高度图和目标图，提供了对环境的全面理解。这些多地图为战略导航决策提供了详细的环境洞察。我们在真实环境中收集的大规模数据集上训练了保守Q学习（CQL）模型，学习到了一种强健的策略，最大化掩护利用率，最小化威胁暴露，并保持高效导航。实验结果表明，EnCoMP在多种地形上表现优异，成功率达到95%，掩护利用率为85%，威胁暴露降低至10.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主机器人在复杂环境中隐蔽导航时的威胁识别与利用掩护的挑战。现有方法往往无法实时适应环境变化，导致机器人暴露于潜在威胁之下。

核心思路：EnCoMP框架通过结合离线强化学习与ATAVE算法，动态评估环境中的威胁，并生成多地图表示，以优化隐蔽导航策略。这样的设计使得机器人能够在不断变化的环境中灵活应对威胁。

技术框架：整体架构包括数据采集、ATAVE算法、CQL模型训练和多地图生成四个主要模块。首先，通过LiDAR点云获取环境数据，然后利用ATAVE进行威胁建模，接着训练CQL模型以学习导航策略，最后生成多地图以辅助决策。

关键创新：ATAVE算法作为一种动态概率威胁建模技术，能够实时评估和适应环境中的威胁变化，这是与现有方法的本质区别。它增强了机器人在复杂环境中的隐蔽导航能力。

关键设计：在CQL模型训练中，采用了大规模真实环境数据集，设计了特定的损失函数以最大化掩护利用率，并优化了网络结构以提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EnCoMP在多种地形上表现优异，成功率达到95%，掩护利用率为85%，威胁暴露降低至10.5%。与现有最先进的方法相比，EnCoMP在导航效率和鲁棒性方面显著提升，展示了其强大的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括军事侦察、灾后救援和环境监测等场景。通过提高机器人在复杂环境中的隐蔽导航能力，EnCoMP能够有效降低风险，提升任务成功率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots operating in complex environments face the critical challenge of identifying and utilizing environmental cover for covert navigation to minimize exposure to potential threats. We propose EnCoMP, an enhanced navigation framework that integrates offline reinforcement learning and our novel Adaptive Threat-Aware Visibility Estimation (ATAVE) algorithm to enable robots to navigate covertly and efficiently in diverse outdoor settings. ATAVE is a dynamic probabilistic threat modeling technique that we designed to continuously assess and mitigate potential threats in real-time, enhancing the robot's ability to navigate covertly by adapting to evolving environmental and threat conditions. Moreover, our approach generates high-fidelity multi-map representations, including cover maps, potential threat maps, height maps, and goal maps from LiDAR point clouds, providing a comprehensive understanding of the environment. These multi-maps offer detailed environmental insights, helping in strategic navigation decisions. The goal map encodes the relative distance and direction to the target location, guiding the robot's navigation. We train a Conservative Q-Learning (CQL) model on a large-scale dataset collected from real-world environments, learning a robust policy that maximizes cover utilization, minimizes threat exposure, and maintains efficient navigation. We demonstrate our method's capabilities on a physical Jackal robot, showing extensive experiments across diverse terrains. These experiments demonstrate EnCoMP's superior performance compared to state-of-the-art methods, achieving a 95% success rate, 85% cover utilization, and reducing threat exposure to 10.5%, while significantly outperforming baselines in navigation efficiency and robustness.