Avoidance of an unexpected obstacle without reinforcement learning: Why not using advanced control-theoretic tools?

📄 arXiv: 2509.03721v1 📥 PDF

作者: Cédric Join, Michel Fliess

分类: eess.SY, cs.RO, math.OC

发布日期: 2025-09-03

备注: IEEE 2025 - 13th International Conference on Systems and Control (ICSC) - October 22-24, 2025 - Marrakesh, Morocco

💡 一句话要点

利用基于扁平化的控制理论工具，解决Dubins车辆的意外避障问题，无需强化学习。

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

关键词: Dubins车辆 避障 扁平化控制 HEOL反馈 无模型预测控制 控制理论 机器人导航

📋 核心要点

  1. 强化学习在避障任务中需要大量训练数据，计算成本高昂，且泛化能力可能不足。
  2. 论文提出基于扁平化的控制理论方法，结合HEOL反馈和无模型预测控制，实现高效避障。
  3. 实验表明，该方法在Dubins车辆避障问题上表现出良好的鲁棒性和较低的计算负担，优于或至少不逊于强化学习方法。

📝 摘要（中文）

本文针对意外障碍物的避障问题，旨在避免强化学习（RL）方法“需要大量试验才能学习新任务”的缺点。我们以经典的Dubins车辆为研究对象，采用基于扁平化的控制方法，结合HEOL反馈设置和最新的无模型预测控制方法。两种方法都通过计算机实验验证了有效性，其中基于模型的方法略优。它们对随机生成的不匹配/扰动表现出令人满意的鲁棒性，无模型方法表现更佳。这些特性可能难以通过当前流行的AI机器学习技术获得。最后，我们强调这两种方法计算负担都很低。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Dubins车辆在遇到意外障碍物时的避障问题。现有强化学习方法需要大量的训练数据，计算成本高，且在面对未知的环境扰动时，泛化能力可能不足。因此，需要一种更高效、鲁棒性更强的避障方法。

核心思路：论文的核心思路是利用控制理论中的扁平化方法，将复杂的非线性系统转化为线性系统，从而简化控制器的设计。同时，结合HEOL（High-gain Extended Observer-based Linearization）反馈和无模型预测控制，提高系统的鲁棒性和适应性。这种方法避免了对环境进行大量采样和学习，从而降低了计算成本。

技术框架：整体框架包含两个主要方法：基于模型的扁平化控制和无模型预测控制。两种方法都首先对Dubins车辆的运动学模型进行分析，然后设计相应的控制器。基于模型的控制方法利用扁平化技术将系统转化为线性系统，然后设计线性控制器。无模型预测控制方法则直接利用系统的输入输出数据，建立预测模型，然后设计预测控制器。两种方法都结合了HEOL反馈，用于抑制环境扰动。

关键创新：论文的关键创新在于将扁平化控制、HEOL反馈和无模型预测控制相结合，用于解决Dubins车辆的避障问题。这种方法避免了对环境进行大量采样和学习，从而降低了计算成本，同时提高了系统的鲁棒性和适应性。与传统的强化学习方法相比，该方法不需要大量的训练数据，且更容易实现。

关键设计：在基于模型的控制方法中，关键在于选择合适的扁平化输出，使得系统可以转化为线性系统。在无模型预测控制方法中，关键在于选择合适的预测模型和控制参数，以保证系统的稳定性和性能。HEOL反馈的设计也至关重要，需要根据系统的特性进行调整，以达到最佳的扰动抑制效果。

📊 实验亮点

计算机实验表明，基于扁平化的控制方法和无模型预测控制方法都能够有效地解决Dubins车辆的避障问题。两种方法都表现出良好的鲁棒性，能够抵抗随机生成的不匹配/扰动。无模型方法在鲁棒性方面表现更佳。此外，两种方法的计算负担都很低，易于实现。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自主导航、机器人避障、无人驾驶等领域。特别是在资源受限或环境未知的场景下，该方法具有重要的应用价值。未来，可以进一步研究该方法在更复杂的机器人系统和环境中的应用，例如多机器人协同避障、动态环境下的避障等。

📄 摘要（原文）

This communication on collision avoidance with unexpected obstacles is motivated by some critical appraisals on reinforcement learning (RL) which "requires ridiculously large numbers of trials to learn any new task" (Yann LeCun). We use the classic Dubins' car in order to replace RL with flatness-based control, combined with the HEOL feedback setting, and the latest model-free predictive control approach. The two approaches lead to convincing computer experiments where the results with the model-based one are only slightly better. They exhibit a satisfactory robustness with respect to randomly generated mismatches/disturbances, which become excellent in the model-free case. Those properties would have been perhaps difficult to obtain with today's popular machine learning techniques in AI. Finally, we should emphasize that our two methods require a low computational burden.