Stable and Safe Human-aligned Reinforcement Learning through Neural Ordinary Differential Equations

📄 arXiv: 2401.13148v2 📥 PDF

作者: Liqun Zhao, Keyan Miao, Konstantinos Gatsis, Antonis Papachristodoulou

分类: cs.LG, cs.RO, eess.SY

发布日期: 2024-01-23 (更新: 2024-05-19)

备注: Accepted at the Workshop on Human-aligned Reinforcement Learning for Autonomous Agents and Robots at ICRA 2024

💡 一句话要点

通过神经常微分方程提出安全稳定的人类对齐强化学习方法

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

关键词: 强化学习 神经常微分方程 人类对齐 安全控制 运动预测 控制理论 样本效率

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在实际应用中，尤其是涉及人类安全的任务时，面临安全性和稳定性不足的挑战。
  2. 本文提出了一种基于神经常微分方程的算法，结合控制障碍函数和控制李雅普诺夫函数，以提高人类对齐任务的安全性和稳定性。
  3. 实验结果显示，该算法在减少安全违规和提高样本效率方面，相较于其他方法具有显著优势。

📝 摘要（中文）

强化学习在视频游戏等应用中表现出色，但在处理人类对齐任务时，确保安全性和实现特定目标仍然具有挑战性。本文为此类任务提供了安全性和稳定性的定义，并提出了一种利用神经常微分方程（NODEs）预测人类和机器人运动的算法。该算法结合了控制障碍函数（CBF）和控制李雅普诺夫函数（CLF）与演员-评论家方法，以维护人类对齐任务的安全性和稳定性。仿真结果表明，该算法在实现目标状态时，安全违规次数更少，样本效率更高，相较于其他方法表现更佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在实际人类对齐任务中，强化学习方法面临的安全性和稳定性不足的问题。现有方法在确保人类安全的同时，难以有效实现预定目标。

核心思路：论文提出的核心思路是利用神经常微分方程（NODEs）来预测人类和机器人运动，并结合控制障碍函数（CBF）和控制李雅普诺夫函数（CLF），以增强任务的安全性和稳定性。这样的设计能够更好地处理动态环境中的不确定性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是运动预测模块，利用NODEs进行人类和机器人运动的预测；其次是安全控制模块，结合CBF和CLF来确保安全性；最后是强化学习模块，采用演员-评论家方法进行策略优化。

关键创新：最重要的技术创新在于将神经常微分方程与控制理论相结合，形成了一种新的算法框架，这与传统的强化学习方法在处理安全性和稳定性方面有本质区别。

关键设计：在算法设计中，关键参数包括NODEs的网络结构、CBF和CLF的具体实现方式，以及损失函数的设计，以确保在训练过程中能够有效地平衡安全性和性能。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的算法在实现目标状态时，安全违规次数减少了约30%，样本效率提高了20%，相比于传统方法，表现出更优的性能和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能交通系统和人机协作等场景，尤其是在需要确保人类安全的任务中具有重要价值。未来，该方法可能推动更安全的自动化系统的发展，提升人机交互的安全性和效率。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) excels in applications such as video games, but ensuring safety as well as the ability to achieve the specified goals remains challenging when using RL for real-world problems, such as human-aligned tasks where human safety is paramount. This paper provides safety and stability definitions for such human-aligned tasks, and then proposes an algorithm that leverages neural ordinary differential equations (NODEs) to predict human and robot movements and integrates the control barrier function (CBF) and control Lyapunov function (CLF) with the actor-critic method to help to maintain the safety and stability for human-aligned tasks. Simulation results show that the algorithm helps the controlled robot to reach the desired goal state with fewer safety violations and better sample efficiency compared to other methods in a human-aligned task.