基于强化学习的快速双树RRT路径规划在无人水下车辆中的应用

《Ocean Engineering》：Reinforcement learning-based fast-dual-tree RRT path planning for unmanned underwater vehicles

提出基于强化学习的快速双树RRT算法，通过改进经验回放机制和运动可达性采样策略，有效降低计算成本并提高路径可行性，在二维湖泊和三维海洋环境中验证了其优越性。

　　在当今快速发展的科技背景下，海洋资源的探索、开发与利用已成为各国关注的重点领域。随着人工智能和自动化技术的不断进步，无人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicles, UUVs）正逐渐成为执行复杂水下任务的重要工具。这些航行器不仅需要具备高度的自主性，还需在动态且复杂的水下环境中实现高效、安全的路径规划。然而，传统路径规划方法在面对高维空间、动态障碍物以及复杂的运动约束时，往往面临计算成本高、路径质量差等问题，难以满足实际应用需求。

为了解决上述挑战，本文提出了一种基于强化学习的快速双树快速探索随机树（Reinforcement Learning-Based Fast-Dual-Tree Rapidly-Exploring Random Tree, RL-FDTRRT）算法，旨在生成满足运动约束的可行且优化路径。该算法通过引入强化学习策略，结合双树结构，有效提升了路径规划的效率和质量。具体而言，该方法采用了一个工作空间树和一个状态空间树的结构，其中工作空间树用于指导采样过程，减少冗余采样，而状态空间树则通过基于运动可达性的父节点搜索策略，计算出满足运动约束的路径。此外，算法还引入了偏置因子，以确保其概率完备性。通过在二维湖泊地图和三维海洋地图上的实验验证，结果表明RL-FDTRRT算法在路径可行性与计算效率方面优于其他基于RRT的算法。

路径规划问题的定义是本研究的基础。UUVs的路径规划问题可以描述为：在给定的环境空间中，找到一条从起点到终点的路径，使得该路径不仅避开障碍物，还满足航行器的运动约束。这里的环境空间通常包括水下地形、海洋流体动力学特性以及潜在的动态障碍物。因此，我们需要将环境空间划分为无障碍区域和障碍区域，以确定可行的路径范围。无障碍区域通常由起点和终点的可达性定义，而障碍区域则由环境中的障碍物占据。这种划分有助于我们更清晰地理解路径规划的边界条件，并为后续算法设计提供理论依据。

在实际应用中，路径规划不仅需要考虑几何可达性，还需兼顾运动动力学特性。例如，UUVs在水下移动时，其速度、加速度、转向能力等都会受到水流、海洋温度、压力等因素的影响。因此，传统的基于几何的方法往往无法充分考虑这些因素，导致生成的路径在实际运行中不可行。为了解决这一问题，研究者们引入了基于运动动力学的路径规划方法，即所谓的“运动可达性”路径规划。这类方法在路径生成过程中，不仅关注几何上的可达性，还考虑了航行器在动态环境中的运动能力，从而提高了路径规划的准确性与实用性。

本文提出的RL-FDTRRT算法正是基于这一思路。它将强化学习引入到路径规划过程中，通过智能策略优化采样方向和路径生成方式。强化学习是一种模仿人类学习行为的机器学习方法，它通过与环境的交互来学习最优策略。在路径规划中，强化学习可以用于评估不同路径的可行性与效率，并通过不断调整策略来提升整体性能。本文采用了一种改进的TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）算法，该算法在训练过程中引入了增强的经验回放机制，以加速奖励函数的收敛速度，并指导采样过程，使算法能够更有效地避开障碍物。

在路径规划过程中，如何高效地进行采样是关键问题之一。传统RRT算法采用均匀随机采样，虽然在理论上可以保证概率完备性，但在实际应用中，这种采样方式可能导致大量的无效采样，从而增加计算负担。为了解决这一问题，本文提出了一个基于工作空间树的采样策略，该策略通过强化学习算法对采样方向进行引导，从而减少不必要的采样次数，提高算法的运行效率。同时，为了进一步优化路径生成过程，算法在状态空间树中引入了基于运动可达性的父节点搜索策略，即在扩展树时，优先选择那些能够实现运动可达性的节点作为父节点，从而确保生成的路径不仅可行，而且在路径长度和计算效率方面具有优势。

在算法设计中，如何平衡路径的可行性与最优性也是一个重要课题。传统的RRT*算法虽然能够逐步优化路径质量，但其早期阶段仍然依赖于均匀随机采样，导致初始路径可能不够理想，且收敛速度较慢。为此，本文借鉴了多种启发式采样策略，如Informed RRT*和Batch Informed Trees（BIT*），这些方法通过利用已知的启发信息，将采样范围限制在更有可能生成有效路径的区域，从而加快收敛速度并提高路径质量。此外，本文还引入了偏置因子，该因子在采样过程中对路径的生成方向进行调整，以确保算法在复杂环境中仍能保持概率完备性。

在实验验证方面，本文构建了两个具有代表性的仿真环境：一个是基于中国千岛湖区域的真实水下地形数据的二维湖泊地图，另一个是围绕西沙群岛的三维海洋地图。这两个环境分别代表了不同复杂度的水下场景，有助于全面评估RL-FDTRRT算法的性能。实验结果表明，该算法在路径可行性、计算效率以及路径质量方面均优于现有的基于RRT的算法。特别是在处理密集障碍物分布的情况下，RL-FDTRRT算法表现出更强的适应能力，能够更快速地生成可行路径，同时保持较低的计算成本。

路径规划算法的性能不仅取决于其生成路径的质量，还与初始解的获取速度密切相关。因此，本文在算法设计中特别关注了初始解的优化问题。通过引入基于强化学习的策略，算法能够在较短时间内找到较为理想的初始路径，从而减少后续优化过程中的计算量。此外，为了进一步提升路径规划的整体效率，本文还对经验回放机制进行了改进，使得算法能够在训练过程中更有效地利用历史数据，加速收敛速度，并提高路径规划的稳定性。

在实际应用中，路径规划算法还需要具备良好的鲁棒性和适应性。这意味着算法不仅要能够处理静态环境中的障碍物，还需具备应对动态环境变化的能力。例如，在水下环境中，水流的变动、海洋生物的活动以及外部干扰等因素都可能影响路径的可行性。因此，本文提出的RL-FDTRRT算法在设计时充分考虑了这些动态因素，并通过强化学习策略对路径生成过程进行动态调整，以确保在复杂环境中仍能生成高质量的路径。

为了验证算法的性能，本文进行了大量的仿真实验。实验结果表明，RL-FDTRRT算法在路径可行性方面表现优异，能够有效避开障碍物并生成满足运动约束的路径。同时，该算法在计算效率方面也具有明显优势，能够在较短时间内完成路径规划任务。此外，实验还显示，该算法在处理高维空间和复杂障碍物分布时，能够保持较高的鲁棒性，确保路径规划的稳定性。这些实验结果充分证明了RL-FDTRRT算法在实际应用中的可行性与有效性。

在技术实现方面，本文提出的算法结合了强化学习与传统的RRT方法，形成了一个高效的路径规划框架。通过将强化学习用于采样方向的优化，算法能够在复杂的水下环境中快速找到可行路径，而无需对环境进行详细的建模。同时，基于运动可达性的父节点搜索策略确保了生成路径的可行性，使得UUVs能够在实际运行中顺利执行任务。此外，偏置因子的引入使得算法在采样过程中更加灵活，能够在不同环境中保持良好的适应性。

综上所述，本文提出的RL-FDTRRT算法为UUVs的路径规划提供了一种新的解决方案。该算法通过引入强化学习策略，有效提升了路径规划的效率和质量，使其能够适应复杂多变的水下环境。同时，算法在设计上充分考虑了运动动力学特性，确保生成的路径不仅可行，还能满足实际运行需求。实验结果表明，该算法在路径可行性、计算效率和鲁棒性方面均优于现有的基于RRT的算法，为未来的水下自主导航系统提供了有力的技术支持。