Stability Enhancement in Reinforcement Learning via Adaptive Control Lyapunov Function

📄 arXiv: 2504.19473v1 📥 PDF

作者: Donghe Chen, Han Wang, Lin Cheng, Shengping Gong

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-01-18

备注: 10 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出SAC-CLF框架，通过自适应控制Lyapunov函数增强强化学习的稳定性和安全性

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

关键词: 强化学习 控制Lyapunov函数 安全控制 软Actor-Critic 自适应控制 稳定性 安全性 机器人控制

📋 核心要点

  1. 强化学习在实际控制任务中面临安全挑战，现有方法难以保证学习过程中的安全性，限制了其应用。
  2. 论文提出SAC-CLF框架，通过任务特定的CLF设计、动态约束调整和控制输入平滑，增强稳定性和安全性。
  3. 实验表明，SAC-CLF在经典非线性系统和卫星姿态控制中，有效克服了现有方法的不足。

📝 摘要（中文）

强化学习在控制任务中展现了潜力，但由于缺乏安全保证，在实际应用中面临重大挑战。现有方法难以确保安全探索，导致潜在的系统故障，并将应用限制在模拟环境中。传统的奖励塑造和约束策略优化方法无法保证初始学习阶段的安全性，而使用控制Lyapunov函数（CLF）或控制障碍函数（CBF）的基于模型的方法可能会阻碍有效的探索和性能。为了解决这些限制，本文提出了一种带有控制Lyapunov函数的软Actor-Critic（SAC-CLF）框架，该框架通过三个关键创新来增强稳定性和安全性：（1）一种用于安全和最优性能的特定任务CLF设计方法；（2）动态调整约束以维持在未建模动态下的鲁棒性；（3）在确保安全性的同时，改进控制输入的平滑性。在经典非线性系统和卫星姿态控制上的实验结果证明了SAC-CLF在克服现有方法缺点方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在实际控制任务中，由于缺乏安全保证，容易导致系统故障。现有方法，如奖励塑造、约束策略优化以及基于CLF/CBF的model-based方法，要么无法保证初始学习阶段的安全性，要么会限制探索效率和最终性能。因此，如何在强化学习过程中保证安全探索，同时维持良好的性能，是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是结合软Actor-Critic（SAC）算法和控制Lyapunov函数（CLF），利用CLF来引导策略学习，确保系统稳定性。通过动态调整CLF约束，提高对未建模动态的鲁棒性。同时，优化控制输入，保证控制的平滑性，避免剧烈动作。

技术框架：SAC-CLF框架主要包含以下几个模块：1) 任务特定的CLF设计模块，用于根据具体控制任务设计合适的CLF；2) 动态约束调整模块，根据系统状态和学习进度，动态调整CLF约束，以适应未建模动态；3) SAC算法模块，使用SAC算法进行策略学习，并结合CLF约束，保证学习过程的安全性；4) 控制输入优化模块，优化控制输入，保证控制的平滑性。整体流程是，首先设计CLF，然后使用SAC算法学习策略，同时动态调整CLF约束，并优化控制输入。

关键创新：论文的关键创新在于将CLF与SAC算法相结合，并提出了动态约束调整方法。与传统的基于CLF的方法相比，SAC-CLF能够更有效地进行探索，并适应未建模动态。与传统的SAC算法相比，SAC-CLF能够保证学习过程的安全性。动态约束调整是另一个创新点，它允许CLF约束根据系统状态和学习进度进行调整，从而提高鲁棒性。

关键设计：CLF的设计需要根据具体的控制任务进行。动态约束调整通常涉及到对CLF的导数进行约束，约束的强度可以根据系统状态和学习进度进行调整。SAC算法使用Actor-Critic结构，Actor网络用于生成策略，Critic网络用于评估策略。控制输入优化可以使用二次规划等方法，保证控制输入的平滑性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAC-CLF在经典非线性系统和卫星姿态控制任务中，能够有效地提高稳定性和安全性。与现有方法相比，SAC-CLF能够在保证安全性的同时，获得更好的性能。具体的性能提升数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全保证的控制任务中，例如机器人控制、自动驾驶、航空航天等领域。在机器人控制中，可以保证机器人在复杂环境中安全地完成任务。在自动驾驶中，可以提高车辆在行驶过程中的安全性。在航空航天领域，可以保证卫星姿态控制的稳定性和安全性。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has shown promise in control tasks but faces significant challenges in real-world applications, primarily due to the absence of safety guarantees during the learning process. Existing methods often struggle with ensuring safe exploration, leading to potential system failures and restricting applications primarily to simulated environments. Traditional approaches such as reward shaping and constrained policy optimization can fail to guarantee safety during initial learning stages, while model-based methods using Control Lyapunov Functions (CLFs) or Control Barrier Functions (CBFs) may hinder efficient exploration and performance. To address these limitations, this paper introduces Soft Actor-Critic with Control Lyapunov Function (SAC-CLF), a framework that enhances stability and safety through three key innovations: (1) a task-specific CLF design method for safe and optimal performance; (2) dynamic adjustment of constraints to maintain robustness under unmodeled dynamics; and (3) improved control input smoothness while ensuring safety. Experimental results on a classical nonlinear system and satellite attitude control demonstrate the effectiveness of SAC-CLF in overcoming the shortcomings of existing methods.