Quadrotor Navigation using Reinforcement Learning with Privileged Information

📄 arXiv: 2509.08177v1 📥 PDF

作者: Jonathan Lee, Abhishek Rathod, Kshitij Goel, John Stecklein, Wennie Tabib

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

提出一种基于强化学习和特权信息的四旋翼导航方法，解决复杂环境下自主导航问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 四旋翼导航 强化学习 特权信息 到达时间图 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有基于学习的导航方法在复杂环境下（如大型障碍物遮挡目标）表现不佳，导航成功率低。
  2. 利用到达时间（ToA）图作为特权信息，并设计偏航对齐损失，引导四旋翼绕过大型障碍物。
  3. 在逼真仿真和真实室外环境中验证，导航成功率达86%，优于基线方法34%，并成功完成多次飞行测试。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习的四旋翼导航方法，该方法利用高效的可微仿真、新颖的损失函数和特权信息，实现在大型障碍物周围的导航。现有的基于学习的方法在狭窄障碍物的场景中表现良好，但在目标位置被大型墙壁或地形阻挡时表现不佳。相比之下，本文提出的方法利用到达时间（ToA）图作为特权信息和偏航对齐损失来引导机器人绕过大型障碍物。该策略在包含大型障碍物、尖角和死胡同的照片级真实感仿真环境中进行了评估。我们的方法实现了 86% 的成功率，并且优于基线策略 34%。我们将该策略部署在定制的四旋翼飞行器上，在白天和夜晚的室外杂乱环境中进行了验证。该策略在 20 次飞行中得到验证，以高达 4 米/秒的速度飞行了 589 米，没有发生碰撞。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四旋翼飞行器在复杂环境下的自主导航问题，尤其是在存在大型障碍物、尖角和死胡同等挑战性场景中。现有基于学习的导航方法通常在狭窄障碍物环境中表现良好，但当目标位置被大型墙壁或地形阻挡时，性能会显著下降，难以实现可靠的导航。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习训练一个导航策略，并引入“特权信息”来辅助训练。具体来说，使用到达时间（ToA）图作为特权信息，ToA图提供了关于环境的全局信息，可以帮助智能体更好地理解环境结构和规划路径。此外，还设计了一个偏航对齐损失函数，引导四旋翼的朝向与目标方向对齐，从而提高导航效率。

技术框架：整体框架包括以下几个主要部分：1) 可微仿真环境：用于训练强化学习策略。2) 强化学习算法：使用合适的强化学习算法（具体算法未知）训练导航策略。3) 特权信息：使用到达时间（ToA）图作为特权信息，输入到策略网络中。4) 损失函数：包括导航奖励、碰撞惩罚和偏航对齐损失等。

关键创新：论文的关键创新在于引入了特权信息（ToA图）和偏航对齐损失函数。ToA图提供了全局环境信息，克服了传统方法在大型障碍物遮挡下的局限性。偏航对齐损失则提高了导航效率和稳定性。这种结合特权信息和特定任务损失函数的方法，可以有效提升强化学习在复杂导航任务中的性能。

关键设计：关于具体的强化学习算法、网络结构和参数设置，论文摘要中没有详细说明。但可以推测，策略网络可能包含卷积层（用于处理视觉输入）和循环层（用于处理时间序列信息）。偏航对齐损失的具体形式可能是衡量当前偏航角与目标偏航角之间差异的函数。ToA图的具体计算方法也未知。

📊 实验亮点

该方法在照片级真实感仿真环境中实现了86%的导航成功率，显著优于基线策略（提升34%）。在真实的室外环境中，该策略成功完成了20次飞行测试，总飞行距离达到589米，最高速度达到4米/秒，且没有发生碰撞，验证了该方法在实际应用中的可行性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机自主巡检、物流配送、搜索救援等领域。通过提升无人机在复杂环境下的导航能力，可以降低人工干预的需求，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望进一步推广到其他类型的机器人，例如地面机器人和水下机器人。

📄 摘要（原文）

This paper presents a reinforcement learning-based quadrotor navigation method that leverages efficient differentiable simulation, novel loss functions, and privileged information to navigate around large obstacles. Prior learning-based methods perform well in scenes that exhibit narrow obstacles, but struggle when the goal location is blocked by large walls or terrain. In contrast, the proposed method utilizes time-of-arrival (ToA) maps as privileged information and a yaw alignment loss to guide the robot around large obstacles. The policy is evaluated in photo-realistic simulation environments containing large obstacles, sharp corners, and dead-ends. Our approach achieves an 86% success rate and outperforms baseline strategies by 34%. We deploy the policy onboard a custom quadrotor in outdoor cluttered environments both during the day and night. The policy is validated across 20 flights, covering 589 meters without collisions at speeds up to 4 m/s.