PPO-EAL: Exact Augmented Lagrangian Proximal Policy Optimization for Safe Robotic Control

📄 arXiv: 2606.27861v1 📥 PDF

作者: Jiatao Ding, Songqun Gao, Andrea Del Prete, Matteo Saveriano

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-26

备注: 11 pages, 8 figures and 8 tables

💡 一句话要点

提出PPO-EAL以解决安全机器人控制中的约束优化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 安全强化学习 机器人控制 增广拉格朗日 近端策略优化 约束优化 性能提升 动量调节 仿真到现实

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在处理安全约束时效率低下，难以同时满足性能和安全性要求。
  2. 本文提出的PPO-EAL框架通过结合增广拉格朗日优化与近端策略优化，实现了高效的约束满足与策略学习。
  3. 实验结果表明，PPO-EAL在多个机器人任务中表现出更高的安全精度和奖励性能，尤其在零-shot的仿真到现实转移中表现优异。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）已成为解决复杂机器人控制任务的有前景的方案，但大多数现有工作忽视了安全要求。安全RL旨在最大化任务性能，同时满足明确的物理约束，但当前算法在高效学习策略和精确满足约束方面存在困难。本文提出PPO-EAL，这是一种新颖的一阶约束策略优化框架，将精确的增广拉格朗日优化集成到近端策略优化中，以实现安全的机器人控制。通过结合剪切策略更新和精确的二次惩罚项，PPO-EAL在不需要不切实际的大惩罚因子的情况下实现了理论基础上的约束执行。动量调节的乘子更新进一步提高了双变量的稳定性，减少了约束振荡和不安全行为，同时保持了任务性能。我们在标准随机逼近假设下提供了精确性和收敛性分析，并在多种GPU加速的机器人基准测试中进行了广泛验证，显示出优于现有一阶安全RL基线的安全精度和奖励性能。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决安全强化学习中策略优化的约束满足问题。现有方法在高效学习策略的同时，难以精确满足物理约束，导致安全性不足。

核心思路：PPO-EAL框架通过将精确的增广拉格朗日优化与近端策略优化相结合，提供了一种新的解决方案，旨在在不需要过大惩罚因子的情况下实现约束的有效执行。

技术框架：该框架包括几个主要模块：首先是剪切策略更新，其次是引入精确的二次惩罚项，最后通过动量调节的乘子更新来增强双变量的稳定性。

关键创新：PPO-EAL的核心创新在于其结合了增广拉格朗日方法与近端策略优化，提供了一种理论上稳健的约束执行机制，显著改善了现有方法在安全性和性能上的不足。

关键设计：在设计上，PPO-EAL采用了动量调节的乘子更新策略，以减少约束振荡，并通过精确的二次惩罚项来确保约束的有效满足，具体的损失函数和参数设置经过精心调整，以优化学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PPO-EAL在多个基准任务中超越了现有的一阶安全RL基线，具体表现为在卡车平衡、双摆稳定、7自由度机械臂到达和四足运动等任务中，安全精度和奖励性能均有显著提升。此外，在接触丰富的齿轮组装任务中，PPO-EAL实现了零-shot的仿真到现实转移，显著提高了任务成功率，减少了峰值接触力，并增强了操作的鲁棒性。

🎯 应用场景

PPO-EAL框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要高安全性的机器人系统中，如工业自动化、医疗机器人和服务机器人等领域。其有效的约束满足能力和高性能表现使其在实际部署中具有重要价值，未来可能推动安全强化学习在更多复杂场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has emerged as a promising solution to accomplish complex robotic control tasks; however, most of the current work ignores the safety requirements. Safe RL seeks to maximize task performance while satisfying explicit physical constraints, but current algorithms struggle to learn the policy efficiently with precise constraint satisfaction. This work proposes PPO-EAL, a novel first-order constrained policy optimization framework that integrates exact augmented Lagrangian optimization into proximal policy optimization for safe robotic control. By combining clipped policy updates with exact quadratic penalty terms, PPO-EAL achieves theoretically grounded constraint enforcement without requiring impractically large penalty factors. A momentum-regulated multiplier update further improves dual-variable stability, reducing constraint oscillation and unsafe behavior while preserving task performance. We provide exactness and convergence analysis under standard stochastic approximation assumptions. Extensive validation across diverse GPU-accelerated robotic benchmarks-including cart-pole balancing, cart-double-pendulum stabilization, 7-DoF Franka end-effector reaching, and quadrupedal locomotion-demonstrates superior safety precision and reward performance compared with state-of-the-art first-order safe RL baselines. Finally, we demonstrate zero-shot sim-to-real deployment in a contact-rich gear assembly task, where PPO-EAL substantially improves task success, reduces peak contact force, and enhances operational robustness. These results establish PPO-EAL as a general and practically deployable safe RL framework for diverse safety-critical robotic systems.