Predictive Safety Shield for Dyna-Q Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.21531v1 📥 PDF

作者: Jin Pin, Krasowski Hanna, Vanneaux Elena

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-26

💡 一句话要点

提出基于预测的安全盾，提升Dyna-Q强化学习在离散空间的安全性和性能

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

关键词: 强化学习 安全盾 模型预测 Dyna-Q 安全性 离散空间 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有安全盾方法依赖随机抽样或固定控制器，忽略了安全动作对未来性能的影响，限制了强化学习的应用。
  2. 提出一种预测安全盾，通过环境模型的安全模拟进行安全预测，并局部更新Q函数，从而优化安全动作的选择。
  3. 实验表明，该方法在网格世界中即使使用短预测范围也能找到最优路径，且对模拟与现实的分布偏移具有鲁棒性。

📝 摘要（中文）

为强化学习提供安全保障是实现其在现实世界任务中应用的关键挑战。安全盾扩展了标准强化学习，实现了硬性安全保证。然而，现有的安全盾通常使用安全动作的随机抽样或固定的回退控制器，因此忽略了不同安全动作对未来性能的影响。本文提出了一种用于离散空间中基于模型的强化学习智能体的预测安全盾。我们的安全盾基于安全预测局部更新Q函数，这些预测源于环境模型的安全模拟。这种屏蔽方法在保持硬性安全保证的同时提高了性能。在网格世界环境中的实验表明，即使是短的预测范围也足以识别最佳路径。我们观察到，我们的方法对分布偏移（例如，模拟和现实之间）具有鲁棒性，而无需额外的训练。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在实际应用中面临安全问题，需要保证智能体的行为始终处于安全状态。现有的安全盾方法，如随机采样安全动作或使用固定回退策略，虽然能保证安全性，但往往会牺牲性能，因为它们没有充分考虑不同安全动作对未来回报的影响。因此，如何在保证安全性的前提下，提升强化学习的性能是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用环境模型进行预测，从而选择更优的安全动作。具体来说，通过对环境模型进行安全模拟，预测不同安全动作的未来状态和回报，并基于这些预测来局部更新Q函数。这样，安全盾不仅能保证安全性，还能选择更有利于长期回报的动作，从而提升整体性能。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 基于模型的强化学习智能体，使用Dyna-Q算法进行学习；2) 环境模型，用于模拟环境的动态变化；3) 安全盾，负责判断当前动作是否安全，并选择安全动作；4) 预测模块，基于环境模型进行安全预测，评估不同安全动作的未来回报；5) Q函数更新模块，根据预测结果局部更新Q函数。整体流程是：智能体根据当前状态选择动作，安全盾判断动作是否安全，如果安全则执行，否则使用预测模块选择更优的安全动作，并更新Q函数。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将预测引入安全盾中。传统的安全盾只关注当前动作的安全性，而忽略了未来回报。通过使用环境模型进行预测，该方法能够评估不同安全动作的长期影响，从而选择更有利于长期回报的动作。这种预测能力使得安全盾不仅能保证安全性，还能提升性能。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用Dyna-Q算法进行学习，Dyna-Q算法是一种基于模型的强化学习算法，适合于离散空间；2) 使用环境模型进行安全预测，环境模型可以是学习得到的，也可以是预先定义的；3) 局部更新Q函数，只更新与安全预测相关的Q值，避免影响其他Q值的准确性；4) 预测范围的选择，预测范围越长，预测越准确，但计算成本也越高，需要根据具体问题进行权衡。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在网格世界环境中能够有效地提升强化学习的性能，同时保证安全性。即使使用较短的预测范围，该方法也能找到最优路径。此外，该方法对模拟与现实之间的分布偏移具有鲁棒性，无需额外的训练。具体来说，在某些实验中，该方法能够达到与无安全盾的Dyna-Q算法相近的性能，同时保证了100%的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其适用于对安全性要求较高的场景。例如，在机器人导航中，可以利用该方法保证机器人在避开障碍物的同时，尽可能快地到达目标位置。在自动驾驶中，可以保证车辆在行驶过程中始终处于安全状态，避免发生交通事故。该方法还可以应用于游戏AI中，使AI在保证游戏规则的前提下，做出更智能的决策。

📄 摘要（原文）

Obtaining safety guarantees for reinforcement learning is a major challenge to achieve applicability for real-world tasks. Safety shields extend standard reinforcement learning and achieve hard safety guarantees. However, existing safety shields commonly use random sampling of safe actions or a fixed fallback controller, therefore disregarding future performance implications of different safe actions. In this work, we propose a predictive safety shield for model-based reinforcement learning agents in discrete space. Our safety shield updates the Q-function locally based on safe predictions, which originate from a safe simulation of the environment model. This shielding approach improves performance while maintaining hard safety guarantees. Our experiments on gridworld environments demonstrate that even short prediction horizons can be sufficient to identify the optimal path. We observe that our approach is robust to distribution shifts, e.g., between simulation and reality, without requiring additional training.