arXiv cs.RO· Sanghyuk Park, Kwanwoo Lee, Taekyung Kim, Seohyeon Lim, Yisoo Lee·· 6 小时前精选AI 评分62
DODGER：面向动态障碍物导航的安全引导强化学习框架
DODGER: Safety-Guided Reinforcement Learning for Robot Navigation Among Dynamic Obstacles
AI 导读
DODGER 是一个安全引导强化学习框架，训练时直接执行策略生成的动作驱动 rollout，同时用控制屏障函数（CBF）过滤后的参考和约束违反来塑造避障行为，以避免仅执行安全过滤动作限制策略探索。作者通过 Dubins 车安全分析评估该方法，并在全阶人形仿真和基于 LiDAR 感知的真实人形实验中实现多动态障碍物下的目标导向导航，且不使用运行时安全过滤器。
推荐理由
论文提出训练时直接执行策略动作、用 CBF 参考塑造避障行为，并在人形仿真与真机验证。
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