Safe Planning and Policy Optimization via World Model Learning

📄 arXiv: 2506.04828v1 📥 PDF

作者: Artem Latyshev, Gregory Gorbov, Aleksandr I. Panov

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出一种新型模型驱动强化学习框架以解决安全性与性能优化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模型驱动强化学习 安全性优化 动态安全阈值 隐式世界模型 自适应机制

📋 核心要点

  1. 现有的模型驱动强化学习方法在安全性和性能优化方面存在目标不匹配的问题，导致在安全关键任务中可能出现灾难性失败。
  2. 本文提出了一种新型的模型驱动RL框架，通过自适应机制动态切换模型规划与直接执行，优化任务性能与安全性。
  3. 实验结果显示，该框架在多种安全关键的连续控制任务中表现优异，显著超越了现有的非自适应方法。

📝 摘要（中文）

在现实场景中，强化学习（RL）应用必须优先考虑安全性和可靠性，这对智能体行为施加了严格的约束。基于模型的RL利用预测世界模型进行动作规划和策略优化，但模型的不准确性可能在安全关键环境中导致灾难性失败。本文提出了一种新型的模型驱动RL框架，联合优化任务性能和安全性。为了解决世界模型误差问题，我们的方法引入了一种自适应机制，动态切换模型驱动规划和直接策略执行。通过隐式世界模型，我们解决了传统模型驱动方法的目标不匹配问题。此外，框架采用动态安全阈值，适应智能体不断发展的能力，始终选择在性能和安全性上超越安全策略建议的动作。实验结果表明，与非自适应方法相比，我们的方法在安全性和性能上实现了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模型驱动强化学习在安全关键任务中因模型不准确性导致的灾难性失败问题。现有方法在安全性与性能优化之间存在目标不匹配，无法有效应对动态环境中的安全挑战。

核心思路：论文提出的框架通过引入自适应机制，动态切换模型驱动的规划与直接策略执行，从而在保证安全性的同时提升任务性能。这种设计能够有效应对世界模型的误差，确保智能体在复杂环境中的稳定性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：模型驱动规划模块和直接策略执行模块。模型驱动规划模块使用隐式世界模型进行动作预测，而直接策略执行模块则在模型不可靠时直接执行策略。框架还引入动态安全阈值，根据智能体的能力变化进行调整。

关键创新：本文的主要创新在于引入隐式世界模型以解决目标不匹配问题，并通过动态安全阈值适应智能体的能力变化。这与传统模型驱动方法的静态安全策略形成鲜明对比，显著提升了安全性与性能的平衡。

关键设计：框架中的关键设计包括自适应机制的实现、动态安全阈值的计算方法，以及隐式世界模型的构建。损失函数的设计也考虑了安全性与性能的平衡，确保智能体在执行过程中始终遵循安全约束。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的框架在多种安全关键的连续控制任务中表现优异，性能提升幅度超过现有非自适应方法，具体提升幅度未知，显示出在安全性和任务性能上的显著优化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和工业自动化等安全关键任务。通过优化安全性与性能的平衡，该框架能够在复杂和动态环境中提升智能体的可靠性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) applications in real-world scenarios must prioritize safety and reliability, which impose strict constraints on agent behavior. Model-based RL leverages predictive world models for action planning and policy optimization, but inherent model inaccuracies can lead to catastrophic failures in safety-critical settings. We propose a novel model-based RL framework that jointly optimizes task performance and safety. To address world model errors, our method incorporates an adaptive mechanism that dynamically switches between model-based planning and direct policy execution. We resolve the objective mismatch problem of traditional model-based approaches using an implicit world model. Furthermore, our framework employs dynamic safety thresholds that adapt to the agent's evolving capabilities, consistently selecting actions that surpass safe policy suggestions in both performance and safety. Experiments demonstrate significant improvements over non-adaptive methods, showing that our approach optimizes safety and performance simultaneously rather than merely meeting minimum safety requirements. The proposed framework achieves robust performance on diverse safety-critical continuous control tasks, outperforming existing methods.