Optimizing Path Planning using Deep Reinforcement Learning for UGVs in Precision Agriculture

📄 arXiv: 2601.04668v1 📥 PDF

作者: Laukik Patade, Rohan Rane, Sandeep Pillai

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

针对精准农业UGV，提出基于深度强化学习的路径规划优化方法

🎯 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 无人地面车辆 精准农业 连续动作空间 DDPG TD3

📋 核心要点

  1. 传统路径规划算法在动态农业环境中存在局限性，难以适应复杂多变的场景。
  2. 利用深度强化学习算法，特别是连续动作空间的算法，提升UGV在动态环境中的路径规划能力。
  3. 实验表明，预训练的TD3智能体在动态农业环境中成功率高达95%，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究致力于优化无人地面车辆（UGV）在精准农业中的路径规划，采用连续动作空间的深度强化学习（DRL）技术。研究首先回顾了传统的基于网格的方法，如A*和Dijkstra算法，并讨论了它们在动态农业环境中的局限性，强调了自适应学习策略的需求。随后，研究探索了DRL方法，包括深度Q网络（DQN），其在二维模拟中表现出更好的适应性和性能。评估了双重Q网络和竞争网络等增强技术，以进一步改进决策。在此基础上，重点转向连续动作空间模型，特别是深度确定性策略梯度（DDPG）和双延迟深度确定性策略梯度（TD3），并在日益复杂的环境中进行测试。在ROS和Gazebo中进行的三维环境实验证明了连续DRL算法在导航动态农业场景中的有效性。值得注意的是，预训练的TD3智能体在动态环境中实现了95%的成功率，证明了所提出的方法在处理移动障碍物的同时确保作物和机器人安全的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决精准农业中UGV的路径规划问题，传统A*和Dijkstra算法在动态环境中效率低，难以应对移动障碍物和复杂地形，需要更具适应性的方法。

核心思路：利用深度强化学习（DRL）算法，特别是适用于连续动作空间的DDPG和TD3，使UGV能够通过与环境交互学习最优策略，从而在动态环境中实现高效、安全的路径规划。

技术框架：整体框架包括：1）环境建模：使用ROS和Gazebo构建三维农业环境，模拟作物和移动障碍物；2）DRL智能体设计：采用DDPG和TD3算法，智能体接收环境状态（例如，UGV位置、障碍物位置），输出连续动作（例如，速度和转向角）；3）训练与评估：通过与环境交互，智能体不断学习和优化策略，使用成功率等指标评估性能。

关键创新：关键创新在于将连续动作空间的DRL算法应用于精准农业UGV的路径规划，与传统的离散动作空间方法相比，能够更精细地控制UGV的运动，从而更好地适应复杂和动态的农业环境。

关键设计：关键设计包括：1）奖励函数设计：奖励函数鼓励UGV到达目标点，同时惩罚碰撞和偏离安全区域的行为；2）网络结构设计：DDPG和TD3算法使用Actor-Critic网络结构，Actor网络输出连续动作，Critic网络评估动作的价值；3）参数设置：需要仔细调整学习率、折扣因子、探索噪声等超参数，以保证训练的稳定性和收敛性。

📊 实验亮点

实验结果表明，预训练的TD3智能体在动态农业环境中表现出色，成功率高达95%。这表明该方法能够有效地处理移动障碍物，并保证UGV的安全运行。与传统的路径规划算法相比，基于DRL的方法具有更强的适应性和鲁棒性，能够更好地应对复杂多变的农业环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于精准农业领域，提升UGV的自主导航能力，实现自动化田间作业，如作物监测、精准喷洒、自主除草等。通过优化路径规划，可以提高作业效率，降低能源消耗，并减少对人工的依赖，具有重要的经济和社会价值。未来可进一步扩展到更复杂的农业场景，例如丘陵地形、温室环境等。

📄 摘要（原文）

This study focuses on optimizing path planning for unmanned ground vehicles (UGVs) in precision agriculture using deep reinforcement learning (DRL) techniques in continuous action spaces. The research begins with a review of traditional grid-based methods, such as A* and Dijkstra's algorithms, and discusses their limitations in dynamic agricultural environments, highlighting the need for adaptive learning strategies. The study then explores DRL approaches, including Deep Q-Networks (DQN), which demonstrate improved adaptability and performance in two-dimensional simulations. Enhancements such as Double Q-Networks and Dueling Networks are evaluated to further improve decision-making. Building on these results, the focus shifts to continuous action space models, specifically Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), which are tested in increasingly complex environments. Experiments conducted in a three-dimensional environment using ROS and Gazebo demonstrate the effectiveness of continuous DRL algorithms in navigating dynamic agricultural scenarios. Notably, the pretrained TD3 agent achieves a 95 percent success rate in dynamic environments, demonstrating the robustness of the proposed approach in handling moving obstacles while ensuring safety for both crops and the robot.