Nonholonomic Narrow Dead-End Escape with Deep Reinforcement Learning
作者: Denghan Xiong, Yanzhe Zhao, Yutong Chen, Zichun Wang
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-11-27
备注: 14 pages, 5 figures, 1 table, submitted to arXiv
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出深度强化学习方法以解决非完整约束下的狭窄死胡同逃逸问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 路径规划 非完整约束 Ackermann车辆 机器人导航 自动驾驶 运动学约束
📋 核心要点
- 现有的经典规划方法在狭窄死胡同逃逸中面临挑战，因其低测度区域和非完整可达性限制了有效路径的采样效率。
- 论文提出了一种基于深度强化学习的方法，通过生成与Ackermann运动学兼容的轨迹并训练策略来解决逃逸问题。
- 实验结果表明，学习的策略在解决实例的比例、操作次数上均优于经典规划方法，同时保持了路径长度和规划时间的可比性。
📝 摘要（中文）
非完整约束限制了可行速度而不减少配置空间维度，这使得对于类汽车机器人而言，碰撞自由的几何路径通常无法执行。Ackermann转向进一步施加了曲率限制并禁止原地旋转，因此从狭窄死胡同逃逸通常需要紧密序列的前进和后退操作。现有的经典规划方法在这些情况下表现不佳，因为狭窄通道占据低测度区域，非完整可达性缩小了有效连接的集合，降低了采样效率并增加了对间隙的敏感性。本文研究了Ackermann车辆的非完整狭窄死胡同逃逸问题，提出了三项贡献：构建了一个生成器以采样与Ackermann运动学兼容的多阶段前后轨迹；建立了一个训练环境以强制执行运动学约束，并使用软演员-评论家算法训练策略；与结合全局搜索与非完整转向的经典规划器进行评估，学习的策略在参数化的死胡同家族中解决了更大比例的实例，减少了操作次数，并在相同的感知和控制限制下保持了可比的路径长度和规划时间。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决Ackermann车辆在狭窄死胡同中的逃逸问题，现有方法由于低测度区域和非完整约束，导致路径规划效率低下。
核心思路：通过构建一个生成器来采样多阶段前后轨迹，并训练一个强化学习策略，以适应Ackermann运动学的约束，从而提高逃逸成功率。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：轨迹生成器、训练环境和策略评估。轨迹生成器负责生成符合运动学约束的轨迹，训练环境用于训练策略，而策略评估则与经典规划器进行对比。
关键创新：最重要的创新在于构建了一个能够生成多阶段轨迹的生成器，并通过深度强化学习训练策略，显著提高了狭窄死胡同逃逸的成功率。
关键设计：在训练过程中，采用了软演员-评论家算法，设计了适应Ackermann车辆运动学的损失函数和网络结构，以确保生成的轨迹在实际应用中的可行性。
📊 实验亮点
实验结果显示，学习的策略在参数化的死胡同家族中解决了更大比例的实例，操作次数减少了，同时在路径长度和规划时间上与经典规划方法保持了可比性，展示了深度强化学习在复杂路径规划中的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和智能交通系统等。通过提高狭窄环境中的逃逸能力，能够显著提升自动驾驶车辆在复杂环境中的安全性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Nonholonomic constraints restrict feasible velocities without reducing configuration-space dimension, which makes collision-free geometric paths generally non-executable for car-like robots. Ackermann steering further imposes curvature bounds and forbids in-place rotation, so escaping from narrow dead ends typically requires tightly sequenced forward and reverse maneuvers. Classical planners that decouple global search and local steering struggle in these settings because narrow passages occupy low-measure regions and nonholonomic reachability shrinks the set of valid connections, which degrades sampling efficiency and increases sensitivity to clearances. We study nonholonomic narrow dead-end escape for Ackermann vehicles and contribute three components. First, we construct a generator that samples multi-phase forward-reverse trajectories compatible with Ackermann kinematics and inflates their envelopes to synthesize families of narrow dead ends that are guaranteed to admit at least one feasible escape. Second, we construct a training environment that enforces kinematic constraints and train a policy using the soft actor-critic algorithm. Third, we evaluate against representative classical planners that combine global search with nonholonomic steering. Across parameterized dead-end families, the learned policy solves a larger fraction of instances, reduces maneuver count, and maintains comparable path length and planning time while under the same sensing and control limits. We provide our project as open source at https://github.com/gitagitty/cisDRL-RobotNav.git