賴 俊，饒 瑞

陸軍工程大學(xué) 指揮控制工程學(xué)院，南京 210007

1 引言

隨著飛行控制和新型材料等技術(shù)的突飛猛進(jìn)，無人機(jī)得到越來越廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。無人機(jī)已成功應(yīng)用到不同領(lǐng)域，如環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)后救援、道路交通安全、制造浪漫等[1-2]。無人機(jī)體積小，在室內(nèi)封閉環(huán)境下執(zhí)行目標(biāo)搜索等任務(wù)時更方便，但室內(nèi)環(huán)境、空間結(jié)構(gòu)和障礙物的復(fù)雜性和未知性等，要求無人機(jī)對環(huán)境有較高的感知能力和響應(yīng)能力[3-4]。強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有自學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，能很好地適應(yīng)未知復(fù)雜環(huán)境，研究以其為基礎(chǔ)的室內(nèi)無人機(jī)目標(biāo)搜索具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值[5-6]。

文獻(xiàn)[7]提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的無人機(jī)航路規(guī)劃方法，文中通過改進(jìn)交叉和變異算子，更快更穩(wěn)更準(zhǔn)地搜索到每一次的最優(yōu)航線。在該文中起始地到目標(biāo)間的威脅和障礙事先知道，搜索區(qū)域的信息已知。文獻(xiàn)[8]結(jié)合動態(tài)搜索模式和固定搜索模式，先劃分搜索區(qū)域，再對重點(diǎn)子區(qū)域進(jìn)行固定模式搜索覆蓋，并動態(tài)搜索其余區(qū)域。兩種模式的結(jié)合，加快了無人機(jī)對任務(wù)區(qū)域的搜索，并在短時間內(nèi)能發(fā)現(xiàn)更多目標(biāo)。文獻(xiàn)[9]提出了一種未知環(huán)境下基于Q 學(xué)習(xí)的無人機(jī)目標(biāo)搜索算法，并與基于D-S 證據(jù)理論的方法進(jìn)行對比，仿真結(jié)果表明基于Q學(xué)習(xí)的搜索算法能適應(yīng)未知環(huán)境，較快速率地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。文獻(xiàn)[10]提出基于內(nèi)在好奇心的目標(biāo)搜索算法，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始輸入空間中生成特征空間，再在該空間中采樣進(jìn)行目標(biāo)搜索，并模擬了機(jī)器人手臂與物體相互作用的實驗，結(jié)果表明該搜索方法可應(yīng)用到工程。

目前，傳統(tǒng)用于目標(biāo)搜索的方法，搜索效率不高，且隨機(jī)搜索需對環(huán)境有一定的先驗知識[7]。因此引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練無人機(jī)進(jìn)行目標(biāo)搜索。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型由環(huán)境（Environment）和智能體（Agent）兩部分組成[11]。Agent憑借“試錯”的方法在與環(huán)境的不斷交互中進(jìn)行學(xué)習(xí)[12-14]。Agent在當(dāng)前時刻的狀態(tài)下，采取某動作后，轉(zhuǎn)移到下一時刻狀態(tài)；環(huán)境接收到該動作后，不會告訴Agent 正確選擇（這點(diǎn)不同于監(jiān)督式學(xué)習(xí)），只會給Agent 提供反饋，Agent 根據(jù)反饋信息改變自身動作以適應(yīng)環(huán)境。當(dāng)收到正反饋信息時，Agent 就強(qiáng)化該行為策略，反之，該行為策略執(zhí)行的概率會降低。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Agent 利用與環(huán)境交互得到的獎賞來指導(dǎo)行為，以獲得最大獎勵。但當(dāng)無人機(jī)在室內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)目標(biāo)搜索時，存在獎勵函數(shù)設(shè)計難，訓(xùn)練周期長，并容易陷入局部區(qū)域等問題。文中針對強(qiáng)化學(xué)習(xí)在室內(nèi)無人機(jī)目標(biāo)搜索中存在的問題，依據(jù)好奇心驅(qū)動思想，提出了基于空間位置標(biāo)注的好奇心驅(qū)動方法，以此提升無人機(jī)學(xué)習(xí)過程中的內(nèi)部獎勵，縮小訓(xùn)練周期，從而盡快完成訓(xùn)練。并使用Unity 3D 中 的 ML-Agents（Unity Machine Learning Agents）學(xué)習(xí)插件進(jìn)行仿真，實驗結(jié)果表明了該方法的有效性和可用性。

2 仿真環(huán)境和任務(wù)介紹

基于Unity 3D平臺對一個太空密閉方艙進(jìn)行三維仿真，并使用其中的開源插件ML-Agents在模擬環(huán)境中訓(xùn)練無人機(jī)[15-16]。ML-Agents包含三個高級組件（如圖1）：（1）Learning Environment，包含Unity 場景和所有游戲角色；（2）Python API，包含用于訓(xùn)練的所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法；（3）External Communicator，將 Unity 環(huán)境與 Python API連接起來，位于Unity環(huán)境中。

圖1 ML-Agent結(jié)構(gòu)圖

圖1 中的Brain 保存了每個Agent 的策略，并返回Agent在每個狀態(tài)下應(yīng)采取的動作。Agent有4個邏輯模塊：（1）CollectObservations（如圖2 和圖3），收集Agents的觀察輸入數(shù)據(jù)和自身velocity；（2）AgentAction，獲取VisualObservation的輸入值；（3）AgentReset，Agent重置；（4）對Agent進(jìn)行獎勵設(shè)置。

圖2 CollectObservations結(jié)構(gòu)圖

圖3 CollectObservations動作示意圖

太空艙三維仿真圖如圖4，二維平面圖如圖5。仿真環(huán)境中共包含12個艙室和3種類型的通道，分別為L型、T字型和十字型。

圖4 太空艙三維環(huán)境仿真示意圖

圖5 太空艙平面示意圖

12個艙室見圖中五角星和字母A到K的位置，每個艙室的內(nèi)部環(huán)境和裝飾基本一致，可提升無人機(jī)的泛化能力。在通道中設(shè)置了兩處高度不一樣的障礙物，分別位于太空艙底部和頂部（見圖5陰影長方形），障礙物可提高無人機(jī)的避障能力。

無人機(jī)（Agent）在該模擬環(huán)境下飛行時，每次從標(biāo)有五角星的位置開始進(jìn)行目標(biāo)搜索，搜索目標(biāo)每輪隨機(jī)出現(xiàn)在位置A到K上。在飛行過程中，當(dāng)撞到太空艙內(nèi)壁和設(shè)置的兩處障礙物，或長期停留在某塊區(qū)域內(nèi)時，此輪任務(wù)失敗，需重新開始新一輪訓(xùn)練；無人機(jī)憑借自身的雷達(dá)探測裝置，尋找目標(biāo)完成任務(wù)，得到獎勵。

在模擬的太空艙環(huán)境下，單架無人機(jī)從固定位置開始搜索單目標(biāo)，目標(biāo)每次在11 個位置隨機(jī)出現(xiàn)。艙內(nèi)狹長“胡同”較多，無人機(jī)易陷入該類局部區(qū)域，因此要求無人機(jī)在走到“胡同”底部時，接受最少的懲罰跳出該區(qū)域并繼續(xù)探索；設(shè)置的兩處高低障礙物，無人機(jī)很容易將它們誤認(rèn)為是“死胡同”，從而停止對前方的探索。無人機(jī)通過自身雷達(dá)感知收集觀察數(shù)據(jù)，探測過程中應(yīng)盡量保持機(jī)身平穩(wěn)，避免陡升陡降，減少數(shù)據(jù)誤差，傳感器的性能在一定程度上影響搜索效果。

3 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的室內(nèi)無人機(jī)目標(biāo)搜索

3.1 PPO算法

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法很多，文中采用的是近端策略優(yōu)化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法，該算法結(jié)合了Q-Learning 和深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢[9]，是一種基于策略梯度（Policy Gradient）的異策略（off-policy）學(xué)習(xí)算法。與TRPO（Trust Region Policy Optimization）算法相比，TRPO算法新增了一個約束條件，讓新策略和舊策略的差異性（用KL 散度衡量）小于δ，但該帶約束的TRPO算法求解復(fù)雜。PPO 算法將約束作為目標(biāo)函數(shù)的正則化項，降低了算法求解難度。PPO 算法采用截斷（clip）機(jī)制，目標(biāo)函數(shù)如下[17]：

其中，rt(θ)= pθ(at|st)pθ_old(at|st)，為新舊策略的概率比，上式說明新策略不會因遠(yuǎn)離舊策略而獲益[17]。當(dāng)?＞0時，若rt(θ)＞1+ε，則Lclip(θ)取到上限值 (1+ε)?；當(dāng)?＜0 時，若rt(θ)＜1-ε，則Lclip(θ)取到下限值 (1-ε)?。

3.2 好奇心驅(qū)動模型

由于無人機(jī)是在室內(nèi)封閉空間下進(jìn)行飛行訓(xùn)練，容易發(fā)生碰壁或長時間困在一個局部小區(qū)域內(nèi)無法飛出，從而不能完成任務(wù)。此時，引入好奇心，可以打破這種僵局，好奇心可以讓Agent勇敢進(jìn)入陌生環(huán)境去尋找目標(biāo)。因此，Agent 在搜索目標(biāo)的同時，還要對環(huán)境進(jìn)行探索。

好奇心激勵函數(shù)，是在給定狀態(tài)st和動作at，Agent對狀態(tài)st+1的預(yù)測差，即：

函數(shù)φ是針對狀態(tài)的編碼函數(shù)。可由另一前向網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生，即：

和φ(st+1)相差越大，Agent的好奇心越強(qiáng)。

在一個復(fù)雜環(huán)境中，存在很多無關(guān)特征，Agent需要找到特征空間。自監(jiān)督預(yù)測包括前向編碼和逆動力學(xué)模型兩個模塊[18]，前者將狀態(tài)st編碼成φ(st)，后者用連續(xù)時刻的φ(st)和φ(st+1)來預(yù)測時刻t的動作at，而常規(guī)操作是用st和at預(yù)測st+1。該模型可有效提取有影響特征，過濾無用特征，因而能極大減少學(xué)習(xí)時間，提升學(xué)習(xí)效率。提取特征空間，表達(dá)為：

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找到使得獎勵期望達(dá)到最大化的策略[20-21]，即：

綜合好奇心激勵函數(shù)和特征空間的選擇，得到最終的優(yōu)化目標(biāo)：

為滿足好奇心，要最大化預(yù)測差Lp_s，即實現(xiàn)下一狀態(tài)的現(xiàn)實和預(yù)測脫節(jié)，但對動作的預(yù)測要盡量和實際采取的動作一致，因此要最小化Lp_a，目標(biāo)函數(shù)中的后兩項也可看作是正則化項。

3.3 基于空間位置標(biāo)注的好奇心驅(qū)動方法

無人機(jī)在室內(nèi)飛行探索時，由好奇心激勵其進(jìn)入未知區(qū)域，但無人機(jī)不能區(qū)分某區(qū)域是否被探索過。此時，對周圍環(huán)境進(jìn)行標(biāo)注和存儲不失為一種好方法。

Savinov N 提出了基于情景記憶的好奇心模型[22]。在該模型中，Agent存儲對環(huán)境的觀察結(jié)果，并獎勵那些存儲記憶中不存在的觀察結(jié)果，使得Agent擁有進(jìn)入新環(huán)境的動力，有效防止其在原地停留或兜圈。

采用正六邊形對探索空間進(jìn)行劃分，下面描述基于空間位置標(biāo)注的好奇心驅(qū)動方法：

S(h)表示用正六邊形對高度為h的二維空間進(jìn)行區(qū)域劃分，S(h,k)表示第k塊區(qū)域，Ts(h,k)為無人機(jī)進(jìn)入第k塊區(qū)域的次數(shù)，γ1、γ2和γ3分別表示無人機(jī)首次和非首次進(jìn)入某一區(qū)域的獎勵和懲罰因子以及找到目標(biāo)的獎勵因子。文中γ1=0.000 1，γ2=0.01，γ3=4，算法如下：

4 仿真實例

4.1 Agent狀態(tài)空間及獎勵規(guī)則設(shè)置

用無人機(jī)不同的位置坐標(biāo)描述其狀態(tài)空間，無人機(jī)的動機(jī)集合有9 個，分別為前進(jìn)、后退、左移、右移、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、上升、下降和無動作。動機(jī)和動作間映射關(guān)系見表1。

表1 無人機(jī)動機(jī)動作映射表

使用基于空間位置標(biāo)注的好奇心驅(qū)動方法，在二維平面環(huán)境下用正六邊形對空間進(jìn)行劃分，如圖6。

圖6 平面環(huán)境下的區(qū)域標(biāo)注示意圖

無人機(jī)在搜索過程中，獎勵規(guī)則如下：如果無人機(jī)進(jìn)入某一標(biāo)注區(qū)域，該標(biāo)注區(qū)域訪問次數(shù)加1，若該區(qū)域訪問次數(shù)等于1，則無人機(jī)獲得獎勵0.000 1 分，若該區(qū)域訪問次數(shù)大于1，則得到懲罰0.01分，無人機(jī)兩次在同一區(qū)域，視為無動作，該區(qū)域訪問次數(shù)依舊加1，并接受懲罰；無人機(jī)撞墻或是撞到障礙物，都接受懲罰；為了最快到達(dá)搜索目標(biāo)，無人機(jī)每走一步也接受懲罰。無人機(jī)獎勵規(guī)則見表2。

表2 無人機(jī)獎勵規(guī)則

4.2 實驗結(jié)果及分析

在訓(xùn)練Agen（t無人機(jī)）時，ML-Agents 的參數(shù)設(shè)置見表3。

表3 ML-Agents訓(xùn)練參數(shù)表

基于TensorFlow 實現(xiàn)訓(xùn)練工作，訓(xùn)練完成后，得到的策略（policy）是一個TensorFlow 的模型文件。使用2層且每層隱單元個數(shù)為512的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練無人機(jī)，優(yōu)化器使用PPO算法，算法中的截斷系數(shù)ε=0.2，memory_size為256，batch_size為128，learning_rate為0.000 3，存儲空間標(biāo)注信息的buffer_size為2 048，use_curiosity為True，max_steps為1 000 000，Agent 的獎勵由兩部分組成，一個是外部獎勵，完成目標(biāo)時環(huán)境給予4分，另一個是由好奇心決定的內(nèi)部獎勵，通過為每一個動作提供子獎勵來促使Agent快速完成任務(wù)。

調(diào)用TensorBoard，可看到Agent的訓(xùn)練結(jié)果，如圖7和圖8。

圖7 平均累積獎勵和內(nèi)在獎勵

圖8 回合內(nèi)探索次數(shù)和逆向模型損失

由圖7 可知，在訓(xùn)練期間，每一輪的平均累積獎勵逐漸增加，并最終無限接近于外在獎勵4 分，說明經(jīng)訓(xùn)練后，Agent能迅速找到目標(biāo)，完成任務(wù)，獲得外在獎勵；而內(nèi)在獎勵隨著訓(xùn)練的推進(jìn)，呈逐漸下降的趨勢，并趨于零。因為在訓(xùn)練初期，Agent通過好奇心的內(nèi)在獎勵，不斷探索環(huán)境，內(nèi)在獎勵發(fā)揮較大的作用；Agent在訓(xùn)練后期已能快速搜索到目標(biāo)，拿到外部獎勵，內(nèi)部獎勵的作用隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加逐漸減弱并趨零。

由圖8可知，每個回合內(nèi)的探索次數(shù)隨著訓(xùn)練逐漸減少，說明Agent 逐步學(xué)習(xí)到了最優(yōu)的搜索策略，并學(xué)習(xí)到躲避障礙物，搜索次數(shù)越來越少，搜索效率不斷提升，訓(xùn)練效果好，訓(xùn)練后能較快較準(zhǔn)地找到隨機(jī)出現(xiàn)的目標(biāo)。逆向模型的損失呈逐漸下降的走勢，說明Agent在通過各種類型的通道時，能做出觀測和合理的動作，如在通過十字形通道時，能夠檢查兩側(cè)是否存在目標(biāo)，避免了飛入無目標(biāo)艙室后進(jìn)行多余的檢查。

5 結(jié)束語

文中使用U3D這樣一個通用游戲引擎搭建了一個復(fù)雜的室內(nèi)無人機(jī)飛行環(huán)境，使用ML-Agents 實現(xiàn)了TensorFlow 與Agents 的對接，采用PPO+基于空間位置標(biāo)注好奇心探索的算法展現(xiàn)了一個3D環(huán)境下的一個小型無人機(jī)如何進(jìn)行深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。通過這種可視化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，Agents 學(xué)會了在陌生地域搜索隨機(jī)目標(biāo)、避障和調(diào)整飛行高度等技能。仿真環(huán)境及實驗結(jié)果表明，U3D的ML-Agents是一個出色自由的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)開發(fā)平臺，通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練，無人機(jī)在飛行時的平穩(wěn)保持性、對障礙物判斷的精準(zhǔn)性、探索的高效性、執(zhí)行動作的合理性等各項性能得到顯著提升；相較于傳統(tǒng)的搜索方式，基于空間位置標(biāo)注的好奇心驅(qū)動方法，克服了無人機(jī)陷入局部區(qū)域的缺陷，有效縮短訓(xùn)練周期，提升搜索到隨機(jī)目標(biāo)的準(zhǔn)確率，編碼量更少，智能水平更高。