Safety-Gymnasium: A Unified Safe Reinforcement Learning Benchmark

📄 arXiv: 2310.12567v3 📥 PDF

作者: Jiaming Ji, Borong Zhang, Jiayi Zhou, Xuehai Pan, Weidong Huang, Ruiyang Sun, Yiran Geng, Yifan Zhong, Juntao Dai, Yaodong Yang

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-19 (更新: 2024-10-06)

备注: Published at NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出Safety-Gymnasium以解决安全强化学习基准问题

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

关键词: 安全强化学习 算法库 环境套件 多智能体 安全性能评估

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在安全关键场景中面临显著的安全性挑战，限制了其实际应用。
  2. 论文提出Safety-Gymnasium环境套件和Safe Policy Optimization算法库，旨在提供一个统一的安全强化学习基准。
  3. 通过实验验证，Safety-Gymnasium能够有效评估和比较不同SafeRL算法的安全性能，推动相关研究进展。

📝 摘要（中文）

人工智能（AI）系统在推动社会进步方面具有重要潜力，但其部署常因安全问题面临障碍。安全强化学习（SafeRL）作为一种解决方案，旨在优化策略的同时遵循多个约束，从而解决在安全关键场景中整合强化学习的挑战。本文提出了一个名为Safety-Gymnasium的环境套件，涵盖了单一和多智能体场景中的安全关键任务，支持向量和仅视觉输入。此外，我们提供了一个名为安全策略优化（SafePO）的算法库，包含16种最先进的SafeRL算法。通过引入这一基准，我们旨在促进安全性能的评估与比较，从而推动强化学习在更安全、可靠和负责任的现实应用中的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在安全关键场景中应用强化学习时的安全性问题。现有方法往往忽视安全约束，导致潜在的风险和不可靠性。

核心思路：论文提出Safety-Gymnasium环境套件，结合多种安全关键任务，支持多智能体和不同输入类型，以便在真实场景中进行安全强化学习的研究与评估。

技术框架：Safety-Gymnasium由多个环境模块组成，涵盖了不同的任务和输入形式。同时，Safe Policy Optimization算法库提供了多种最先进的SafeRL算法，便于研究者进行实验和比较。

关键创新：最重要的创新在于构建了一个统一的安全强化学习基准，能够同时支持多种任务和算法，填补了现有研究中的空白。

关键设计：环境设计中考虑了多种安全约束，算法库中的每种算法都经过精心调试，以确保在不同场景下的有效性和安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Safety-Gymnasium能够有效评估不同SafeRL算法的安全性能，提供了16种算法的比较数据。通过引入安全约束，算法在多个任务中表现出显著的安全性提升，验证了该基准的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和智能制造等安全关键场景。通过提供统一的基准和算法库，Safety-Gymnasium能够帮助研究人员更好地评估和优化安全强化学习算法，从而推动这些领域的技术进步和实际应用。

📄 摘要（原文）

Artificial intelligence (AI) systems possess significant potential to drive societal progress. However, their deployment often faces obstacles due to substantial safety concerns. Safe reinforcement learning (SafeRL) emerges as a solution to optimize policies while simultaneously adhering to multiple constraints, thereby addressing the challenge of integrating reinforcement learning in safety-critical scenarios. In this paper, we present an environment suite called Safety-Gymnasium, which encompasses safety-critical tasks in both single and multi-agent scenarios, accepting vector and vision-only input. Additionally, we offer a library of algorithms named Safe Policy Optimization (SafePO), comprising 16 state-of-the-art SafeRL algorithms. This comprehensive library can serve as a validation tool for the research community. By introducing this benchmark, we aim to facilitate the evaluation and comparison of safety performance, thus fostering the development of reinforcement learning for safer, more reliable, and responsible real-world applications. The website of this project can be accessed at https://sites.google.com/view/safety-gymnasium.