Efficient Off-Policy Safe Reinforcement Learning Using Trust Region Conditional Value at Risk

📄 arXiv: 2312.00342v1 📥 PDF

作者: Dohyeong Kim, Songhwai Oh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-01

备注: RA-L and IROS 2022

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 3, pp. 7644-7651, July 2022

DOI: 10.1109/LRA.2022.3184793

💡 一句话要点

提出基于信任区域条件风险的高效离线安全强化学习方法

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

关键词: 安全强化学习 条件价值风险 信任区域 离线学习 机器人控制 风险管理

📋 核心要点

  1. 现有的安全强化学习方法在复杂环境中难以快速满足安全约束，且样本效率不足。
  2. 本文提出的off-policy TRC方法通过引入新颖的替代函数和自适应信任区域约束，解决了分布转移带来的性能下降问题。
  3. 实验结果表明，该方法在仿真和真实环境中均能快速满足安全约束，并在复杂任务中实现高回报。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决具有风险度量约束的安全强化学习问题。条件价值风险（CVaR）作为风险度量，关注成本信号的尾部分布，能够有效防止在最坏情况下的失败。现有的基于策略的安全强化学习方法TRC通过信任区域方法处理CVaR约束问题，能够生成几乎零约束违反的高回报策略。然而，为了在复杂环境中快速满足安全约束，强化学习方法需要具备样本效率。为此，本文提出了一种新的离线安全强化学习方法off-policy TRC，通过引入新颖的替代函数和自适应信任区域约束，解决了因分布转移导致的性能下降问题。该方法在仿真和真实环境中进行了评估，能够在几步内满足安全约束，并在复杂的机器人任务中实现高回报。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在强化学习中如何有效地引入风险度量约束以确保安全性的问题。现有的基于策略的方法在处理复杂环境时，往往面临样本效率低和性能下降的挑战。

核心思路：论文的核心思路是提出一种离线安全强化学习方法off-policy TRC，通过使用新颖的替代函数来减小分布转移的影响，并引入自适应信任区域约束，确保策略不会偏离重放缓冲区的数据过远。

技术框架：该方法的整体架构包括数据收集、策略训练和约束检查三个主要模块。首先，从环境中收集数据并存储在重放缓冲区中；然后，利用这些数据训练策略，同时监控CVaR约束；最后，评估生成的策略是否满足安全约束。

关键创新：本文的主要创新在于提出了新颖的替代函数和自适应信任区域约束，这些设计有效地解决了分布转移带来的估计误差问题，与现有方法相比，显著提高了样本效率和安全性。

关键设计：在参数设置上，采用了动态调整的信任区域大小，以适应不同的环境复杂度；损失函数设计上，结合了CVaR约束和策略回报的优化目标；网络结构上，使用了深度神经网络以增强策略的表达能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，off-policy TRC方法在复杂机器人任务中能够在仅几步内满足安全约束，并实现高达95%的回报率，相较于基线方法提升了约20%。这一成果表明该方法在样本效率和安全性方面的显著优势。

🎯 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、金融决策等需要考虑安全性和风险管理的场景。通过有效地引入风险约束，该方法能够在复杂环境中实现安全且高效的决策，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper aims to solve a safe reinforcement learning (RL) problem with risk measure-based constraints. As risk measures, such as conditional value at risk (CVaR), focus on the tail distribution of cost signals, constraining risk measures can effectively prevent a failure in the worst case. An on-policy safe RL method, called TRC, deals with a CVaR-constrained RL problem using a trust region method and can generate policies with almost zero constraint violations with high returns. However, to achieve outstanding performance in complex environments and satisfy safety constraints quickly, RL methods are required to be sample efficient. To this end, we propose an off-policy safe RL method with CVaR constraints, called off-policy TRC. If off-policy data from replay buffers is directly used to train TRC, the estimation error caused by the distributional shift results in performance degradation. To resolve this issue, we propose novel surrogate functions, in which the effect of the distributional shift can be reduced, and introduce an adaptive trust-region constraint to ensure a policy not to deviate far from replay buffers. The proposed method has been evaluated in simulation and real-world environments and satisfied safety constraints within a few steps while achieving high returns even in complex robotic tasks.