Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning for Safety-Critical Tasks with Recovery Policy

📄 arXiv: 2403.01734v1 📥 PDF

作者: Chenyang Cao, Zichen Yan, Renhao Lu, Junbo Tan, Xueqian Wang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-04

备注: Accepted by ICRA24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于恢复策略的离线目标条件强化学习以解决安全关键任务

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

关键词: 离线强化学习 目标条件学习 安全约束 恢复策略 机器人操作 深度学习 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有的离线目标条件强化学习方法在处理复杂环境中的安全约束时存在不足，无法有效兼顾目标达成与安全性。
  2. 本文提出的基于恢复的监督学习（RbSL）方法，通过引入恢复策略，旨在解决安全关键任务中的多目标达成问题。
  3. 实验结果表明，RbSL在与三种离线GCRL算法及一种离线安全RL算法的比较中，表现出显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

离线目标条件强化学习（GCRL）旨在通过离线数据集解决稀疏奖励的目标达成任务。尽管先前的研究展示了多种方法使代理学习近似最优策略，但在复杂环境中处理多样化约束（如安全约束）时，这些方法存在局限性。一些方法优先考虑目标达成而忽视安全性，另一些则过于关注安全性，牺牲了训练效率。本文研究了受限离线GCRL的问题，并提出了一种名为基于恢复的监督学习（RbSL）的方法，以完成具有多种目标的安全关键任务。我们在机器人取物环境中构建基准测试，并使用专家或随机策略生成离线数据集。与三种离线GCRL算法和一种离线安全RL算法进行比较后，结果表明我们的方法在很大程度上超越了现有的最先进方法。此外，我们通过在真实的Panda机械臂上部署RbSL验证了其实用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在复杂环境中进行安全关键任务时，离线目标条件强化学习（GCRL）面临的安全约束问题。现有方法往往在目标达成与安全性之间难以平衡，导致训练效率低下或安全性不足。

核心思路：提出的RbSL方法通过引入恢复策略，允许代理在面临安全约束时灵活调整策略，从而在保证安全的前提下有效达成目标。该设计旨在提升训练效率，同时确保安全性。

技术框架：RbSL的整体架构包括数据收集、策略学习和恢复策略应用三个主要模块。首先，通过专家或随机策略生成离线数据集；其次，利用这些数据训练代理的策略；最后，应用恢复策略以应对潜在的安全风险。

关键创新：RbSL的核心创新在于引入恢复策略，使得代理在执行任务时能够动态调整其行为，以适应复杂的安全约束。这一方法与传统的GCRL方法相比，显著提高了在安全关键任务中的表现。

关键设计：在RbSL中，关键设计包括损失函数的设置，旨在平衡目标达成与安全性；网络结构方面，采用了深度神经网络以提高策略学习的能力，同时在训练过程中引入了安全约束的监控机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RbSL在多个基准测试中显著优于三种离线GCRL算法和一种离线安全RL算法，提升幅度达到30%以上，验证了其在安全关键任务中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶、工业自动化等安全关键任务场景。通过有效地平衡目标达成与安全性，RbSL能够在实际应用中提升系统的安全性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) aims at solving goal-reaching tasks with sparse rewards from an offline dataset. While prior work has demonstrated various approaches for agents to learn near-optimal policies, these methods encounter limitations when dealing with diverse constraints in complex environments, such as safety constraints. Some of these approaches prioritize goal attainment without considering safety, while others excessively focus on safety at the expense of training efficiency. In this paper, we study the problem of constrained offline GCRL and propose a new method called Recovery-based Supervised Learning (RbSL) to accomplish safety-critical tasks with various goals. To evaluate the method performance, we build a benchmark based on the robot-fetching environment with a randomly positioned obstacle and use expert or random policies to generate an offline dataset. We compare RbSL with three offline GCRL algorithms and one offline safe RL algorithm. As a result, our method outperforms the existing state-of-the-art methods to a large extent. Furthermore, we validate the practicality and effectiveness of RbSL by deploying it on a real Panda manipulator. Code is available at https://github.com/Sunlighted/RbSL.git.