基于深度强化学习的视觉导航方法研究的开题报告.docx

基于深度强化学习的视觉导航方法研究的开题报告
一、课题背景和研究意义
视觉导航指的是由机器人按照既定的目标或地图进行运动控制，并在运动过程中通过视觉感知获取新信息以实现自我定位、环境建模、避障等功能。基于深度学习与强化学习相结合的视觉导航方法，已经开始成为视觉导航领域的研究热点，其旨在完成机器人在未知环境下自主行走，且在能够观察到环境信息的情况下，选择一个较优的行动策略以达成任务目标。
当前，机器学习领域不断地取得进步，特别是在深度学习与强化学习方面，不断地涌现出一些具有实际应用价值的方法。因此，本研究旨在探索基于深度强化学习的视觉导航方法，协同机器人完成在复杂的环境中自主行走、建模、环境理解等任务，具有重要的研究意义和应用前景。
二、研究内容和方案
(一)研究内容
本研究将基于深度学习与强化学习，在机器人视觉导航领域进行研究，通过反复试验模拟和分析，确定最优的深度强化学习视觉导航方法。将主要探索以下几个方面的内容：
1.建立机器人的视觉感知模型，实现图像输入和处理。
2.设计并构建深度强化学习框架，实现机器人自主决策与规划走动路线。
3.基于同步深度回归网络和动作策略映射网络的模型，实现机器人在导航过程中动态感知环境和实时更新同步信息。
4.构建真实跨环境demo流程，进行测试验证。
(二)研究方案
1.建立基于深度学习的视觉感知模型
通过训练神经网络完成机器人图像输入和处理过程，使用卷积神经网络和池化层提取图像特征，首先使用卷积计算获取图像局部特征，然后使用池化计算，将对图像的卷积计算结果通过下采样等方式缩小，最终形成整张图像的主要特征，以便后续深度强化学习框架使用。视觉模型训练主要采用经典的多层感知机（Multi-Layer-Perceptron，MLP）。
2.构建深度强化学习框架
深度强化学习框架主要由神经网络、价值函数和策略函数等部分组成，通过建立深度强化学习框架，完成机器人在未知环境下进行自主决策，并规划走动路线。本研究将探究基于值迭代和策略迭代的强化学习方法，在保障机器人稳定性的同时，提高机器人在复杂环境下的导航能力。
3.基于同步深度回归网络和动作策略映射网络的模型
在本研究中，将设计同步深度回归网络和动作策略映射网络模型，并用于机器人的动态感知环境和实时更新同步信息。同步深度回归网络主要用于实时更新机器人的自我定位信息，动作策略映射网络则用于实现机器人在不同的环境中进行导航决策。该模型将广泛应用于机器人的自主控制系统中，实现机器人的更高效、更稳定的操作。
4.构建真实跨环境demo流程
本研究将以真实环境下的机器人导航为样本，测试所构建的深度强化学习框架在实际应用中的可行性。针对不同环境，构建不同的demo流程（如室内公寓、高速公路等场景），在机器人不断运动的过程中，通过比较机器人所设定的目标路线和实际行走路线之间的误差，分析视觉导航效果的好坏。
三、研究计划
本项目拟计划于2022年1月开始，计划总时长为12个月，具体进度安排如下：
1.第1-2个月：研究领域细化和深入分析，归纳研究方案。
2.第3-4个月：机器人视觉感知模型的建模和实际测试验证。
3.第5-6个月：设计深度强化学习框架，完成机器人自主决策过程的构建。
4.第7-8个月：实现同步深度回归网络和动作策略映射网络模型，并进行实验验证。
5.第9-10个月：测试不同场景下的demo流程，验证视觉导航的效果。
6.第11-12个月：总结分析实验结果，完成相关论文撰写和提交。
四、研究预期成果
本研究旨在探索基于深度强化学习的视觉导航方法，其预期成果如下：
1.建立机器人的视觉感知模型，实现图像输入和处理。
2.设计并构建深度强化学习框架，实现机器人自主决策与规划走动路线。
3.基于同步深度回归网络和动作策略映射网络的模型，实现机器人在导航过程中动态感知环境和实时更新同步信息。
4.构建真实跨环境demo流程，用于研究验收和演示展示。
5.发表高水平论文，为领域内科研者提供参考。
五、研究团队和实施条件
本研究团队由多名来自机器人、计算机视觉和机器人决策等领域经验丰富的研究者组成，主要执行人员分别具备博士学位和硕士学位，团队成员具备丰富的科研和工作经验，协作效率高。研究所需资金从团队成员自身资金以及学校科研项目经费中筹措，实验设备完备，拥有具有实验的实验平台和大量的机器人导航数据。