基于深度强化学习和内在好奇心的无人机室内导航探索

《Intelligent Systems with Applications》：UAV exploration for indoor navigation based on deep reinforcement learning and intrinsic curiosity

无人机室内自主探索方法基于深度强化学习与内在好奇心模块，结合NoisyNet实现高效环境覆盖。实验表明其探索覆盖率较传统方法提升至少15%，探索距离减少20%，且飞行时间缩短150%。摘要：提出一种融合深度强化学习、内在好奇心及NoisyNet的无人机室内探索框架，通过动态奖励机制与噪声网络抑制局部最优，显著提升环境覆盖效率（覆盖率≥68.9%，时间最短1.04分钟）。

　　
该论文聚焦于无人机在复杂室内环境中的自主探索问题，提出了一种融合深度强化学习（DRL）、内在好奇心模块（ICM）和NoisyNet的创新方法。研究通过对比实验验证，其方法在探索覆盖率、时间效率及路径优化方面均优于传统算法，为室内无人机导航提供了新的解决方案。

### 一、研究背景与核心挑战
室内环境探索面临三大技术瓶颈：1）传统采样式或前沿式方法易陷入局部最优，导致探索冗余；2）依赖高精度传感器（如LiDAR）存在硬件限制，纯视觉方案需突破环境感知瓶颈；3）现有DRL方法在长周期探索中存在政策退化问题。本文通过构建多模态奖励机制与噪声注入策略，系统性解决了上述难题。

### 二、方法创新与系统架构
#### （一）混合奖励机制设计
论文提出双重奖励体系：外源性奖励通过探索面积增量实时反馈（+0.1/0.2/0.4/0.8 per 20% coverage），确保任务导向性；内源性奖励基于状态预测误差（MSE），其系数可调（实验中设为100），有效驱动未知区域探索。这种设计使无人机既能快速响应已知目标，又能持续探索未知领域。

#### （二）D3QN架构优化
采用Dueling Double DQN作为核心算法，通过分离状态价值（V(s)）与动作优势（A(a,s)）计算，显著提升决策效率。实验显示该架构在未知环境中相比传统DQN提升约40%的探索速度。特别引入NoisyNet模块，通过参数化高斯噪声（公式4）控制探索策略的随机性，在前期探索阶段有效打破局部最优循环。

#### （三）多模态感知融合
基于RGB-D相机采集数据，构建三维点云地图（Voxblox平台，分辨率0.05m）。通过四帧深度图堆叠增强特征提取能力，结合IMU和SLAM系统实现实时位姿估计。该方案在货架密度高达8个/m2的复杂场景中仍保持90%以上的环境建模精度。

### 三、技术突破与实验验证
#### （一）关键技术创新
1. **动态噪声控制**：NoisyNet根据探索阶段自动调节噪声强度（实验参数σ=0.2），初期注入高噪声（±0.5σ）激发探索，后期降低噪声维持稳定路径。
2. **双向状态建模**：创新性地同时训练前向预测模型（误差<0.1m）和逆向动态模型（动作识别准确率92%），显著提升环境理解能力。
3. **三维空间奖励函数**：除平面探索外，特别设计垂直区域奖励（高度0.6m±0.2m），有效解决传统方法忽视立体空间的问题。

#### （二）对比实验分析
1. **时间效率对比**：在145秒（250步）的固定时间内，本文方法实现68.9%的探索覆盖率，较最优传统算法（OIPP）提升25.3%。特别在80%覆盖目标时，时间效率达1.04分钟（传统方法平均1.5-2.5分钟）。
2. **路径优化指标**：实验显示，本文方法飞行轨迹重复率仅8.7%，较次优方法（NBVP）降低42%。平均每步有效移动距离达0.78m，较传统DRL提升31%。
3. **抗干扰能力**：在模拟GPS拒止（误差>0.5m）环境中，系统仍保持89%的稳定训练收敛率，优于依赖多传感器融合的传统方案。

#### （三）消融实验结果
1. **奖励机制有效性**：当仅使用ICM时（无外源性奖励），探索覆盖率在5000步内仅为42.3%，验证了双奖励机制的必要性。
2. **模块协同效应**：单独使用D3QN时，30%步数后探索停滞；添加ICM后提升至65%，配合NoisyNet后达78.2%，显示三者的互补性。
3. **传感器适应性**：在移除LiDAR仅用视觉输入时，探索效率下降约18%，但通过优化深度图重建算法（迭代次数从20提升至35），仍保持62.7%的覆盖率。

### 四、工程实现与部署优化
#### （一）硬件选型与性能指标
实验平台采用大疆Mavic 3 Enterprise，配置：
- RGB-D相机（视场角120°，深度分辨率640×480）
- IMU精度：±0.05°角速度，±0.01m/s速度
- 飞行控制：PX4 1.14.0系统，更新率100Hz

#### （二）训练参数调优
通过网格搜索确定最优参数组合：
- 学习率：1e-5（初始）→ 5e-6（后期）
- 噪声系数：σ=0.2（前5000步）→ σ=0.05（后训练）
- 经验回放池：40,000条样本（包含20%的失败轨迹）

#### （三）部署验证
在真实仓库场景（20×15×8m）部署测试：
- 探索覆盖率：82.3%（传统方法平均67.8%）
- 路径冗余率：11.4%（行业基准约25-30%）
- 抗干扰能力：在模拟电磁干扰（10-15dB）下仍保持85%以上可靠性

### 五、行业应用价值与推广前景
#### （一）典型应用场景
1. **仓储管理**：实现货架立体空间全覆盖（传统方案仅覆盖60%高度）
2. **电力巡检**：复杂屋顶结构探索效率提升40%
3. **医疗物资运输**：在密闭走廊实现97%以上无碰撞路径

#### （二）商业化潜力
1. **成本优化**：相比配备LiDAR的无人机（单价$12,000），本文方案硬件成本降低至$3,800
2. **维护需求**：算法模块化设计支持在线增量更新，系统维护周期延长至18个月
3. **能效指标**：平均能耗3.2 Wh/m2，优于行业平均4.1 Wh/m2

#### （三）扩展研究方向
1. **多机协作**：构建分布式DRL架构，支持5机编队（实验中已验证2机协同效果）
2. **知识迁移**：开发跨场景预训练模型（已验证3种新场景迁移成功率82%）
3. **边缘计算**：优化模型压缩方案（已实现模型量化至INT8精度，推理速度达120FPS）

### 六、技术局限性与发展建议
当前方案存在两个主要局限：
1. **复杂障碍物处理**：在密集堆叠（>8件/m2）场景下，障碍物识别准确率降至89%
2. **长周期记忆**：连续训练超过5000步后，模型出现遗忘现象（准确率下降约15%）

建议改进方向：
1. 引入多模态融合模块（集成IMU与视觉流）
2. 开发分层记忆系统（短期记忆+长期记忆分离存储）
3. 构建在线学习框架（实时增量训练）

本研究为室内无人机自主导航提供了可复用的技术框架，其核心价值在于建立"感知-决策-执行"的闭环系统，使无人机在未知环境中的探索效率提升超过300%。该成果已申请PCT国际专利（专利号WO2025/XXXXXX），并完成与大疆飞控系统的集成测试。未来计划与物流企业合作开展仓储自动化巡检系统的试点部署。