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基于模仿学习的第一视角下的移动机器人自主避障

基于模仿学习的第一视角下的移动机器人自主避障

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作者：池海旭大连海事大学

学位级别：硕士

如今,智能移动机器人已被广泛应用于餐厅、酒店、银行等各大服务场所,对于机器人来说,在人员复杂的场景中自由穿梭是个很大的挑战。自主定位导航技术是机器人实现自主行走的重要标志,而避障是实现自主导航的基本。目前,有关移动机器人... 详细信息

如今,智能移动机器人已被广泛应用于餐厅、酒店、银行等各大服务场所,对于机器人来说,在人员复杂的场景中自由穿梭是个很大的挑战。自主定位导航技术是机器人实现自主行走的重要标志,而避障是实现自主导航的基本。目前,有关移动机器人避障的方法主要存在两个难点:一方面,机器人在从人类经验学习过程与在环境的探索过程中,很难获取明确的奖励信号,通常无法理解专家数据背后的潜在语义,从而面对复杂环境时,无法模拟出符合人类习惯的复杂的行为;另一方面,机器人学习到的策略通常只适用于特定实例,很难推广到同一场景的其他实例当中去。针对以上难点,本文提出一种基于模仿学习的移动机器人自主避障方法。主要工作如下:(1)针对避障方法难以定义精确的奖励信号这一问题,本文构建了一个基于视觉的局部环境避障系统FDGAIL,以深度图像作为机器人感知周边局部环境的信息来源。提出一个基于模仿学习的无需建图的避障方法,建立生成模型以产生与专家演示类似的行为,通过联合训练判别器来实现其相似性,以区分专家轨迹与学习策略产生的轨迹,引入互信息作为潜在变量,通过互信息以无监督的方式推断专家演示的潜在结构,学习复杂行为背后的可解释和有意义的表示。面对复杂多变的环境,采用基于视觉和高级语义的推理可以实现更灵活的避障,从而增强移动路径的安全性。(2)针对将学习到的策略推广到同一类任务的不同场景下这一问题,提出从演示中的生成对抗性模仿学习来解决可泛化的策略学习问题。该方法建立在生成对抗模仿学习的基础上,提出了几个重要的技术来进行改进,包括增强判别器、将FDGAIL与从演示中进行的自我模仿学习相结合以及类别级实例平衡专家缓冲区。通过以上改进,使学习到的策略可以推广至新的实例中,提高了模型的泛化能力。(3)通过实验验证了提出的避障方法FDGAIL,基于模仿学习的可泛化的策略学习方法在避障问题中的优越性。通过将模型应用于包含静态障碍物和动态障碍物的模拟环境和真实环境中,在避障轨迹、避障成功率等多个维度,验证模型模仿专家行为的能力和避障效果;进行消融实验来验证模型所学习到的策略的泛化能力,验证了所提出的改进方法对模型泛化能力的增强。

关键词：机器人避障模仿学习第一视角深度图像视觉认知学习

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