Lyapunov-Aware Quantum-Inspired Reinforcement Learning for Continuous-Time Vehicle Control: A Feasibility Study

📄 arXiv: 2510.18852v1 📥 PDF

作者: Nutkritta Kraipatthanapong, Natthaphat Thathong, Pannita Suksawas, Thanunnut Klunklin, Kritin Vongthonglua, Krit Attahakul, Aueaphum Aueawatthanaphisut

分类: quant-ph, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-10-21

备注: 7 pages, 4 figures, 20 equations, 3 appendices, 4 tables

💡 一句话要点

提出Lyapunov感知的量子启发强化学习框架，用于连续时间车辆控制。

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

关键词: 量子强化学习 Lyapunov稳定性 车辆控制 连续时间控制 变分量子电路 自主系统 安全控制

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在车辆控制等安全攸关领域，难以保证控制策略的稳定性与安全性。
  2. 提出Lyapunov感知的量子强化学习框架，利用Lyapunov稳定性理论约束量子策略学习过程，确保控制策略的安全性。
  3. 在自适应巡航控制场景下验证了该框架的可行性，结果表明系统在一定程度上保持了有界状态演化。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于Lyapunov的量子强化学习(LQRL)框架，该框架将量子策略优化与Lyapunov稳定性分析相结合，用于连续时间车辆控制。该方法结合了变分量子电路(VQC)的表征能力和稳定性感知的策略梯度机制，以确保动态环境下的渐近收敛和安全决策。车辆纵向控制问题被建模为一个连续状态强化学习任务，其中量子策略网络生成受Lyapunov稳定性约束的控制动作。在闭环自适应巡航控制场景中，使用在稳定性反馈下训练的量子启发策略进行了仿真实验。结果表明，LQRL框架成功地将Lyapunov稳定性验证嵌入到量子策略学习中，从而实现了可解释和稳定性感知的控制性能。尽管在激进加速下观察到瞬态过冲和Lyapunov发散，但系统保持了有界状态演化，验证了在量子强化学习架构中集成安全保证的可行性。该框架为自主系统和混合量子-经典优化领域中可证明安全的量子控制奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决连续时间车辆控制中，传统强化学习方法难以保证控制策略稳定性的问题。现有方法通常缺乏对系统稳定性的显式约束，可能导致不安全的控制行为。

核心思路：论文的核心思路是将Lyapunov稳定性理论融入到量子强化学习框架中。通过设计一个Lyapunov函数，并将其变化率作为强化学习的约束条件，引导策略学习过程，从而保证控制策略的稳定性。

技术框架：LQRL框架主要包含以下几个模块：1) 环境模型：描述车辆的动力学特性；2) 量子策略网络：使用变分量子电路(VQC)作为策略函数，生成控制动作；3) Lyapunov函数：用于评估系统的稳定性；4) 奖励函数：包含控制目标和稳定性约束；5) 策略优化器：基于策略梯度方法更新量子策略网络的参数。整体流程是，在每个时间步，量子策略网络根据当前状态生成控制动作，环境模型更新状态，Lyapunov函数评估系统稳定性，奖励函数计算奖励值，策略优化器根据奖励值更新策略网络参数。

关键创新：该论文的关键创新在于将Lyapunov稳定性理论与量子强化学习相结合，提出了一种稳定性感知的策略学习方法。与传统强化学习方法相比，该方法能够显式地约束控制策略的稳定性，从而提高控制系统的安全性。此外，使用变分量子电路作为策略函数，可以提高策略的表达能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) Lyapunov函数的选择：选择合适的Lyapunov函数是保证系统稳定性的关键；2) 奖励函数的设计：奖励函数需要平衡控制目标和稳定性约束；3) 量子策略网络结构的设计：选择合适的变分量子电路结构可以提高策略的表达能力和学习效率；4) 策略梯度算法的改进：需要设计合适的策略梯度算法，以适应量子策略网络的特点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的LQRL框架能够成功地将Lyapunov稳定性验证嵌入到量子策略学习中，实现了可解释和稳定性感知的控制性能。尽管在激进加速下观察到瞬态过冲和Lyapunov发散，但系统保持了有界状态演化，验证了在量子强化学习架构中集成安全保证的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人控制等安全攸关领域。通过将Lyapunov稳定性理论融入到强化学习框架中，可以提高控制系统的安全性和可靠性，为自主系统的安全部署提供保障。此外，该方法还可以推广到其他混合量子-经典优化问题中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel Lyapunov-Based Quantum Reinforcement Learning (LQRL) framework that integrates quantum policy optimization with Lyapunov stability analysis for continuous-time vehicle control. The proposed approach combines the representational power of variational quantum circuits (VQCs) with a stability-aware policy gradient mechanism to ensure asymptotic convergence and safe decision-making under dynamic environments. The vehicle longitudinal control problem was formulated as a continuous-state reinforcement learning task, where the quantum policy network generates control actions subject to Lyapunov stability constraints. Simulation experiments were conducted in a closed-loop adaptive cruise control scenario using a quantum-inspired policy trained under stability feedback. The results demonstrate that the LQRL framework successfully embeds Lyapunov stability verification into quantum policy learning, enabling interpretable and stability-aware control performance. Although transient overshoot and Lyapunov divergence were observed under aggressive acceleration, the system maintained bounded state evolution, validating the feasibility of integrating safety guarantees within quantum reinforcement learning architectures. The proposed framework provides a foundational step toward provably safe quantum control in autonomous systems and hybrid quantum-classical optimization domains.