Safety Optimized Reinforcement Learning via Multi-Objective Policy Optimization

📄 arXiv: 2402.15197v1 📥 PDF

作者: Homayoun Honari, Mehran Ghafarian Tamizi, Homayoun Najjaran

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-02-23

备注: Accepted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2024, 7 Pages, 3 Figures

DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10611316

💡 一句话要点

提出基于多目标策略优化的安全强化学习算法以解决安全性问题

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

关键词: 安全强化学习 多目标优化 机器人控制 政策优化 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有的安全强化学习方法往往需要对策略搜索空间进行严格约束，限制了算法的灵活性和性能。
  2. 本文提出的安全优化强化学习（SORL）算法通过多目标策略优化框架，允许同时优化安全性和最优性，避免了对搜索空间的限制。
  3. 实验结果显示，SORL在七个机器人环境中显著减少了安全违规事件，并在政策回报上优于六种现有的安全强化学习方法。

📝 摘要（中文）

安全强化学习（Safe RL）是一类旨在防止强化学习算法在决策和探索过程中违反约束的技术。本文提出了一种新颖的无模型安全强化学习算法，基于多目标策略优化框架，同时优化策略的最优性和安全性。通过环境奖励函数和安全评估器的结合，优化实现了最优性。与传统的安全强化学习算法相比，该算法省略了对策略搜索空间的约束，能够在安全性和最优性之间找到自然的平衡。理论分析中，我们提出了保证安全的收敛策略条件，并引入了一个可调节的激进性参数。实验结果表明，在七个不同的机器人环境中，所提出的算法在安全违规数量上显著减少，同时政策回报更高或具有竞争力，显示出在安全关键应用中的显著优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有安全强化学习方法中对策略搜索空间的严格约束问题，这种约束限制了算法的灵活性和性能，导致在安全性和最优性之间难以取得平衡。

核心思路：论文提出的安全优化强化学习（SORL）算法通过多目标策略优化框架，允许在优化策略的同时兼顾安全性，避免了传统方法中的搜索空间限制，从而实现了更自然的安全与最优性之间的权衡。

技术框架：SORL的整体架构包括环境奖励函数的设计和安全评估器的引入。环境奖励函数用于实现最优性，而安全评估器则用于塑造奖励函数，以确保策略的安全性。

关键创新：SORL的主要创新在于省略了对策略搜索空间的约束，使得算法能够在安全性和最优性之间找到更好的平衡。这一设计与现有方法的本质区别在于其灵活性和适应性。

关键设计：在关键设计方面，论文引入了一个激进性参数，用于调节安全性与最优性之间的权衡。此外，损失函数的设计也考虑了安全评估器的反馈，以确保策略的安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SORL在七个不同的机器人环境中，安全违规数量显著减少，同时政策回报在与六种最先进的安全强化学习方法的比较中表现出更高或具有竞争力的水平，显示出该算法在安全关键应用中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、无人机飞行等安全关键的场景。通过优化安全性与性能的平衡，SORL算法能够在实际应用中有效减少安全事故的发生，提高系统的可靠性和效率。未来，该算法有望在更多复杂环境中得到应用，推动安全强化学习的发展。

📄 摘要（原文）

Safe reinforcement learning (Safe RL) refers to a class of techniques that aim to prevent RL algorithms from violating constraints in the process of decision-making and exploration during trial and error. In this paper, a novel model-free Safe RL algorithm, formulated based on the multi-objective policy optimization framework is introduced where the policy is optimized towards optimality and safety, simultaneously. The optimality is achieved by the environment reward function that is subsequently shaped using a safety critic. The advantage of the Safety Optimized RL (SORL) algorithm compared to the traditional Safe RL algorithms is that it omits the need to constrain the policy search space. This allows SORL to find a natural tradeoff between safety and optimality without compromising the performance in terms of either safety or optimality due to strict search space constraints. Through our theoretical analysis of SORL, we propose a condition for SORL's converged policy to guarantee safety and then use it to introduce an aggressiveness parameter that allows for fine-tuning the mentioned tradeoff. The experimental results obtained in seven different robotic environments indicate a considerable reduction in the number of safety violations along with higher, or competitive, policy returns, in comparison to six different state-of-the-art Safe RL methods. The results demonstrate the significant superiority of the proposed SORL algorithm in safety-critical applications.