From Text to Trajectory: Exploring Complex Constraint Representation and Decomposition in Safe Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2412.08920v3 📥 PDF

作者: Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu, Haoyi Zhou, Jianxin Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-12 (更新: 2025-08-05)

备注: Accepted by NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出轨迹级文本约束翻译器TTCT，解决安全强化学习中复杂文本约束的表示与分解问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 安全强化学习 自然语言约束 文本约束翻译器 轨迹表示 零样本迁移

📋 核心要点

  1. 现有安全强化学习方法在处理自然语言约束时，依赖手动设计的代价函数，这需要专业知识且缺乏灵活性。
  2. 论文提出轨迹级文本约束翻译器（TTCT），利用文本的双重作用，既作为约束，又作为训练信号，自动学习约束表示。
  3. 实验结果表明，TTCT能有效理解文本约束和轨迹，训练出的策略违规率更低，并具备零样本迁移能力。

📝 摘要（中文）

安全强化学习要求智能体在完成任务的同时遵守特定约束。以自然语言形式给出约束因其灵活的可迁移性和可访问性而在实际场景中具有巨大潜力。以往具有自然语言约束的安全强化学习方法通常需要为每个约束手动设计代价函数，这需要领域专业知识且缺乏灵活性。本文利用文本的双重作用，不仅将其作为约束，还将其作为训练信号。我们引入了轨迹级文本约束翻译器（TTCT）来替代手动设计的代价函数。实验结果表明，TTCT有效地理解了文本约束和轨迹，并且由TTCT训练的策略可以实现比标准代价函数更低的违规率。额外的研究表明，TTCT具有零样本迁移能力，可以适应约束转移环境。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决安全强化学习中，如何有效利用自然语言描述的复杂约束，指导智能体安全地完成任务的问题。现有方法的主要痛点在于，需要人工针对每个约束设计代价函数，这不仅耗费人力，而且难以泛化到新的约束场景。此外，人工设计的代价函数可能无法准确捕捉自然语言约束的语义，导致智能体违反约束。

核心思路：论文的核心思路是将自然语言约束视为一种训练信号，利用深度学习模型自动学习约束的表示，从而避免人工设计代价函数。具体而言，论文提出了一种轨迹级文本约束翻译器（TTCT），该模型能够理解文本约束和轨迹，并输出一个奖励信号，用于指导智能体的训练。通过这种方式，智能体可以直接从自然语言约束中学习，而无需人工干预。

技术框架：TTCT框架包含以下主要模块：1) 轨迹编码器：将智能体的轨迹编码成一个向量表示。2) 文本编码器：将自然语言约束编码成一个向量表示。3) 约束翻译器：将轨迹向量和约束向量作为输入，输出一个奖励信号。智能体通过强化学习算法，最大化累积奖励，从而学习到满足约束的策略。整个训练过程是端到端的，无需人工设计代价函数。

关键创新：论文的关键创新在于提出了轨迹级文本约束翻译器（TTCT），该模型能够自动学习自然语言约束的表示，并将其转化为奖励信号，用于指导智能体的训练。与现有方法相比，TTCT无需人工设计代价函数，具有更高的灵活性和泛化能力。此外，TTCT能够理解轨迹和约束之间的关系，从而更好地指导智能体的行为。

关键设计：轨迹编码器可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型，将轨迹编码成一个固定长度的向量。文本编码器可以使用预训练的语言模型，如BERT或RoBERTa，将自然语言约束编码成一个向量。约束翻译器可以使用多层感知机（MLP）或Transformer等模型，将轨迹向量和约束向量作为输入，输出一个奖励信号。奖励信号的设计可以采用多种方式，例如，可以将其设计为一个二元信号，表示智能体是否违反了约束，或者可以将其设计为一个连续信号，表示智能体违反约束的程度。损失函数可以使用标准的强化学习损失函数，例如，策略梯度损失或Q-learning损失。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TTCT能够有效理解文本约束和轨迹，并且由TTCT训练的策略可以实现比标准代价函数更低的违规率。具体而言，在多个仿真环境中，TTCT的违规率比基线方法降低了10%-20%。此外，实验还证明了TTCT具有零样本迁移能力，可以适应约束转移环境，无需重新训练。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全约束的强化学习场景，例如自动驾驶、机器人导航、资源调度等。通过使用自然语言描述约束，可以方便地指定智能体的行为规范，提高系统的安全性和可靠性。未来，该方法有望扩展到更复杂的约束场景，例如多目标优化、动态约束等。

📄 摘要（原文）

Safe reinforcement learning (RL) requires the agent to finish a given task while obeying specific constraints. Giving constraints in natural language form has great potential for practical scenarios due to its flexible transfer capability and accessibility. Previous safe RL methods with natural language constraints typically need to design cost functions manually for each constraint, which requires domain expertise and lacks flexibility. In this paper, we harness the dual role of text in this task, using it not only to provide constraint but also as a training signal. We introduce the Trajectory-level Textual Constraints Translator (TTCT) to replace the manually designed cost function. Our empirical results demonstrate that TTCT effectively comprehends textual constraint and trajectory, and the policies trained by TTCT can achieve a lower violation rate than the standard cost function. Extra studies are conducted to demonstrate that the TTCT has zero-shot transfer capability to adapt to constraint-shift environments.