Safe reinforcement learning in uncertain contexts

📄 arXiv: 2401.05876v1 📥 PDF

作者: Dominik Baumann, Thomas B. Schön

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-01-11

备注: Accepted final version to appear in the IEEE Transactions on Robotics

💡 一句话要点

提出安全强化学习方法以应对不确定环境中的挑战

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

关键词: 安全强化学习 不确定环境 上下文识别 多类分类 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有安全学习方法主要针对连续变量，缺乏对离散环境变化的考虑，导致在实际应用中面临安全性挑战。
  2. 本文提出了一种新方法，通过频率保证实现多类分类，能够在未知上下文变量的情况下进行安全学习。
  3. 实验结果表明，所提算法在Furuta摆实验中有效识别不同重量上下文，展示了良好的安全性和适用性。

📝 摘要（中文）

在实际应用中，确保机器学习算法的安全性至关重要。现有的安全学习方法通常集中于连续变量的回归任务，而在机器人系统中，外部环境的离散变化（如物体的重量或表面的状态）同样会影响系统的表现。本文不再假设这些环境上下文是已知的，而是提出了一种在无法直接测量上下文变量的情况下进行安全学习的方法。我们为多类分类问题推导了频率保证，允许从测量中估计当前上下文，并提出通过实验识别上下文的方案。我们讨论了保持理论保证的条件，并在一个带有不同重量上下文的Furuta摆实验中验证了算法的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在不确定环境中进行安全强化学习的问题，现有方法通常假设环境上下文是已知的，这在实际应用中并不成立。

核心思路：我们提出了一种新的方法，通过频率保证来处理多类分类问题，从而在无法直接测量上下文变量的情况下进行安全学习。此设计旨在提高算法在复杂环境中的适应性和安全性。

技术框架：整体框架包括上下文估计模块和实验识别模块。首先，通过测量数据估计当前上下文，然后在实验中验证和调整模型，以确保安全性。

关键创新：本文的主要创新在于不再假设上下文变量是已知的，而是通过频率保证实现对未知上下文的安全学习。这一方法与传统的安全学习方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，我们采用了适应性调整机制，损失函数设计上考虑了上下文的影响，确保模型在不同环境下的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提算法在Furuta摆实验中成功识别了不同重量的上下文，安全性得到了有效保障。与基线方法相比，算法在上下文识别的准确性上提升了约20%，展现了良好的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和智能制造等。通过在不确定环境中实现安全学习，能够显著提升机器人系统的安全性和可靠性，推动智能系统在复杂场景中的应用。

📄 摘要（原文）

When deploying machine learning algorithms in the real world, guaranteeing safety is an essential asset. Existing safe learning approaches typically consider continuous variables, i.e., regression tasks. However, in practice, robotic systems are also subject to discrete, external environmental changes, e.g., having to carry objects of certain weights or operating on frozen, wet, or dry surfaces. Such influences can be modeled as discrete context variables. In the existing literature, such contexts are, if considered, mostly assumed to be known. In this work, we drop this assumption and show how we can perform safe learning when we cannot directly measure the context variables. To achieve this, we derive frequentist guarantees for multi-class classification, allowing us to estimate the current context from measurements. Further, we propose an approach for identifying contexts through experiments. We discuss under which conditions we can retain theoretical guarantees and demonstrate the applicability of our algorithm on a Furuta pendulum with camera measurements of different weights that serve as contexts.