HASARD: A Benchmark for Vision-Based Safe Reinforcement Learning in Embodied Agents

📄 arXiv: 2503.08241v1 📥 PDF

作者: Tristan Tomilin, Meng Fang, Mykola Pechenizkiy

分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-11

备注: Accepted to ICLR 2025

💡 一句话要点

HASARD：基于视觉的安全强化学习具身智能体基准测试

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 安全强化学习 具身智能体 视觉感知 基准测试 Doom游戏 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有基于视觉的3D强化学习基准测试主要集中于简单的导航任务，缺乏对复杂决策、空间关系理解和短期未来预测的考量。
  2. HASARD基准测试通过Doom游戏环境，设计了一系列多样且复杂的任务，旨在促进安全强化学习算法在具身智能体上的研究。
  3. 实验结果表明，HASARD基准测试具有挑战性，能够有效评估不同强化学习算法的性能，并揭示奖励-成本之间的权衡关系。

📝 摘要（中文）

为了通过强化学习（RL）推进安全自主系统，需要可靠的基准来评估性能、分析方法和评估智能体的能力。人类主要依靠具身视觉感知来安全地导航和与周围环境互动，这使得它成为RL智能体的宝贵能力。然而，现有的基于视觉的3D基准只考虑简单的导航任务。为了解决这个缺点，我们引入了HASARD，一套多样且复杂的任务，旨在利用Doom中的安全RL，需要战略决策、理解空间关系和预测短期未来。HASARD具有三个难度级别和两个动作空间。对流行的基线方法的实证评估证明了基准的复杂性、独特的挑战以及奖励-成本权衡。通过自上而下的热图可视化训练期间的智能体导航，可以深入了解方法的学习过程。跨难度级别进行增量训练提供了一种隐式的学习课程。HASARD是第一个专门针对基于自我中心视觉学习的安全RL基准，提供了一种经济高效且富有洞察力的方式来探索当前和未来安全RL方法的潜力和界限。环境和基线实现已在https://sites.google.com/view/hasard-bench/上开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉的强化学习基准测试在具身智能体上的应用主要集中于简单的导航任务，缺乏对智能体战略决策能力、空间关系理解能力以及短期未来预测能力的综合评估。这限制了安全强化学习算法在更复杂和现实场景中的应用。

核心思路：HASARD的核心思路是构建一个多样且复杂的任务环境，该环境基于Doom游戏，并包含多个难度级别和动作空间，从而能够全面评估安全强化学习算法在具身智能体上的性能。通过引入奖励-成本机制，鼓励智能体在完成任务的同时，避免不安全的行为。

技术框架：HASARD基准测试基于Doom游戏引擎构建，包含多个任务，每个任务都具有不同的目标和挑战。智能体通过自我中心视觉感知环境，并根据当前状态选择动作。环境根据智能体的动作更新状态，并返回奖励和成本。整个框架包含以下主要模块：环境模拟器、智能体、奖励函数和成本函数。

关键创新：HASARD的关键创新在于其任务的多样性和复杂性，以及对安全强化学习的明确关注。与现有基准测试相比，HASARD更侧重于评估智能体在复杂环境中的战略决策能力、空间关系理解能力和短期未来预测能力。此外，HASARD还引入了奖励-成本机制，鼓励智能体学习安全的行为。

关键设计：HASARD包含三个难度级别：简单、中等和困难。每个难度级别都包含多个任务。智能体可以选择离散或连续的动作空间。奖励函数旨在鼓励智能体完成任务，而成本函数旨在惩罚不安全的行为。例如，智能体可能会因为撞到墙壁或受到敌人的攻击而受到惩罚。网络结构方面，论文使用了常见的卷积神经网络（CNN）来处理视觉输入，并使用循环神经网络（RNN）来处理时间序列数据。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过对流行的基线方法进行实证评估，证明了HASARD基准测试的复杂性和挑战性。实验结果表明，不同的强化学习算法在HASARD上的性能差异显著，这表明HASARD能够有效区分不同算法的优劣。此外，通过可视化智能体在训练期间的导航轨迹，可以深入了解算法的学习过程。论文还发现，通过跨难度级别进行增量训练，可以提高智能体的性能。

🎯 应用场景

HASARD基准测试可以应用于开发更安全、更可靠的自主系统，例如自动驾驶汽车、机器人助手和无人机。通过在HASARD上训练和评估强化学习算法，研究人员可以更好地理解如何构建能够安全地在复杂环境中运行的智能体。该基准测试还有助于推动安全强化学习领域的发展，并促进该领域与其他领域的交叉融合。

📄 摘要（原文）

Advancing safe autonomous systems through reinforcement learning (RL) requires robust benchmarks to evaluate performance, analyze methods, and assess agent competencies. Humans primarily rely on embodied visual perception to safely navigate and interact with their surroundings, making it a valuable capability for RL agents. However, existing vision-based 3D benchmarks only consider simple navigation tasks. To address this shortcoming, we introduce \textbf{HASARD}, a suite of diverse and complex tasks to $\textbf{HA}$rness $\textbf{SA}$fe $\textbf{R}$L with $\textbf{D}$oom, requiring strategic decision-making, comprehending spatial relationships, and predicting the short-term future. HASARD features three difficulty levels and two action spaces. An empirical evaluation of popular baseline methods demonstrates the benchmark's complexity, unique challenges, and reward-cost trade-offs. Visualizing agent navigation during training with top-down heatmaps provides insight into a method's learning process. Incrementally training across difficulty levels offers an implicit learning curriculum. HASARD is the first safe RL benchmark to exclusively target egocentric vision-based learning, offering a cost-effective and insightful way to explore the potential and boundaries of current and future safe RL methods. The environments and baseline implementations are open-sourced at https://sites.google.com/view/hasard-bench/.