経路計画における強化学習と最適制御手法の比較

arXiv cs.RO / 2026/4/15

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要点

自律走行を「脅威領域（円形のno-goゾーン）」を回避しつつ目的地へ到達させる経路計画問題として定式化し、従来の最適制御は計算時間が実リアルタイムに間に合わない点を課題として挙げている。
DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）により、状態（位置・速度）から一連の実行可能な行動へ直接マッピングする学習ベースの制御を提案し、critic/actorの2つのニューラルネットと報酬設計で安全到達を目指す。
DDPGが「安全な経路が保証される開始点の集合（feasible set）」を学習して、事前にタスク達成可能性を見積もれる点を、ミッション計画への有用な情報として示している。
擬似スペクトル法（伝統的な最適制御）と比較した結果、DDPGはより高速に有効な経路を生成できる一方で、到達不能な「infeasible set」も存在し、feasible set内でも経路が必ずしも最適とは限らない。
今後の方向性として、報酬関数の改善でfeasible setを拡大すること、擬似スペクトル法で得られるfeasible setの検証、arc-search IPMへの拡張を挙げている。

要旨: 脅威の存在する環境下における自律車両のための経路計画は、根本的な課題である。従来の最適制御手法では理想的な経路を見つけられることがあるが、計算時間がしばしば実時間の意思決定には遅すぎる。そこでこの課題を解決するために、Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）に基づく方法を提案し、脅威を単純な円形の`no-go'ゾーン（侵入禁止区域）としてモデル化する。車両がいかなる時点でもこの`no-go'ゾーンに入った場合、または目的地の近傍に到達しない場合、ミッション失敗と主張する。DDPGエージェントは、現在の状態（位置と速度）から一連の実行可能な行動への直接的な写像を学習し、その行動系列によってエージェントが安全に目標へ到達できるように訓練される。環境の記述と制御の取り組みの誘導には、報酬関数と2つのニューラルネットワーク（criticおよびactor）を用いる。DDPGは、目標への安全な経路が保証される最大の開始点集合（「実行可能集合」）を見いだすようにエージェントを訓練する。これにより、所与の開始点からその課題が達成可能かどうかを事前に示せるため、ミッション計画にとって重要な情報が提供され、ミッション前の計画活動を支援する。提案手法はシミュレーションで検証される。DDPG手法と、従来の最適制御（擬スペクトル）手法との比較を行う。結果は、学習ベースのエージェントが大幅に高速である一方で効果的な経路を生成し得ることを示しており、実時間アプリケーションにより適したものとなる。しかし、DDPGエージェントが目的地への経路を見いだせない領域（「実行不可能集合」）が存在し、実行可能集合内の経路が最適でない可能性もある。これらの予備的結果は、今後の研究の指針となる:（1）報酬関数を改善してDDPGの実行可能集合を拡大する、（2）擬スペクトル手法によって得られる実行可能集合を調べる、（3）経路計画問題に対するarc-search IPM手法を調査する。