RoAd-RL: A Unified Library and Benchmark for Robust Adversarial Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2606.29867v1 📥 PDF

作者: Adithya Mohan, Daniel Kriegl, Torsten Schön

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-06-29

备注: Accepted at ICECCME'26

💡 一句话要点

提出RoAd-RL以解决对抗性强化学习的评估与重现性问题

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

关键词: 对抗性强化学习 深度强化学习 鲁棒性评估 开源框架 标准化基准 机器人控制 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有对抗性强化学习方法面临实现碎片化和评估不一致的问题，导致研究的可重现性差。
  2. RoAd-RL是一个开源框架，提供统一的策略、攻击和防御抽象，旨在提升对抗性强化学习的研究效率。
  3. 在多个环境下的实验表明，防御措施的效果差异显著，时间平滑方法在鲁棒性上表现优异。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）在机器人和自主系统中取得了显著成功，但仍然容易受到对抗性扰动的影响，导致性能严重下降。对抗性强化学习的研究常常受到实现碎片化、评估协议不一致和重现性差等问题的限制。为了解决这些挑战，本文提出了RoAd-RL，一个开源的基准框架，提供了统一的策略、攻击、防御和鲁棒性度量的抽象，结合可重现的评估流程，并与Stable-Baselines3和Gymnasium无缝集成。我们在LunarLander和Highway-v0环境下评估了DQN、PPO和SAC代理，在192种攻击-防御配置下进行测试。结果显示，不同环境的鲁棒性存在显著差异，且一些常用的防御措施可能比其旨在缓解的攻击更具破坏性，而时间平滑方法则始终表现出强劲的性能。RoAd-RL为对抗性强化学习研究建立了标准化基准，并已在https://pypi.org/project/road-rl上公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对抗性强化学习中的评估标准不一致和重现性差的问题。现有方法往往缺乏统一的框架，导致研究成果难以比较和验证。

核心思路：RoAd-RL通过提供统一的抽象和可重现的评估流程，简化了对抗性强化学习的研究。该框架整合了策略、攻击和防御机制，使得研究者能够更方便地进行实验和比较。

技术框架：RoAd-RL的整体架构包括四个主要模块：策略模块、攻击模块、防御模块和评估模块。每个模块都提供了标准化的接口，便于研究者进行扩展和集成。

关键创新：RoAd-RL的最大创新在于其提供的统一抽象和评估流程，解决了现有对抗性强化学习研究中的碎片化问题。这种设计使得不同研究者可以在相同的基准上进行实验，提升了研究的可比性和可重现性。

关键设计：在实现中，RoAd-RL使用了多种强化学习算法（如DQN、PPO、SAC），并在192种攻击-防御配置下进行评估。关键参数设置包括攻击强度、时间平滑参数等，这些设计确保了框架的灵活性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在LunarLander和Highway-v0环境下，DQN、PPO和SAC代理在192种攻击-防御配置下的鲁棒性表现差异显著。某些常用防御措施的效果甚至不如攻击，而时间平滑方法在所有配置中均表现出色，展示了其在对抗性环境中的有效性。

🎯 应用场景

RoAd-RL的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人控制和自主系统中。通过提供标准化的评估框架，研究者可以更有效地开发和测试鲁棒性算法，从而提升系统在对抗性环境中的表现。未来，该框架可能推动对抗性强化学习的进一步研究与应用，促进相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) has achieved significant success in robotics and autonomous systems, yet remains vulnerable to adversarial perturbations that can severely degrade performance. Research in adversarial reinforcement learning is often limited by fragmented implementations, inconsistent evaluation protocols, and poor reproducibility. To address these challenges, we present \textbf{RoAd-RL}, an open-source benchmarking framework that provides unified abstractions for policies, attacks, defenses, and robustness metrics, together with reproducible evaluation pipelines and seamless integration with Stable-Baselines3 and Gymnasium. We evaluate DQN, PPO, and SAC agents in LunarLander and Highway-v0 under 192 attack-defense configurations. Results reveal substantial variations in robustness across environments and show that some commonly used defenses can be more detrimental than the attacks they aim to mitigate, while temporal smoothing consistently achieves strong performance. RoAd-RL establishes a standardized benchmark for adversarial reinforcement learning research and is publicly available at https://pypi.org/project/road-rl.