Robust Gymnasium: A Unified Modular Benchmark for Robust Reinforcement Learning
作者: Shangding Gu, Laixi Shi, Muning Wen, Ming Jin, Eric Mazumdar, Yuejie Chi, Adam Wierman, Costas Spanos
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-02-27
💡 一句话要点
提出Robust-Gymnasium：一个用于鲁棒强化学习的统一模块化基准测试平台
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 鲁棒强化学习 基准测试 模块化设计 扰动模型 强化学习环境
📋 核心要点
- 现有鲁棒强化学习方法缺乏统一的评估标准，难以在不同类型的不确定性下进行公平比较。
- Robust-Gymnasium提供了一个模块化的基准测试平台，允许在智能体的状态、动作和环境等多个维度上引入扰动。
- 通过对现有算法的基准测试，该平台揭示了现有方法在鲁棒性方面的不足，并为未来的研究提供了方向。
📝 摘要（中文）
为了应对固有不确定性和模拟到现实的差距，鲁棒强化学习（RL）旨在提高智能体在顺序交互中对复杂性和变异性的适应能力。尽管存在大量的RL基准测试，但缺乏标准化的鲁棒RL基准。目前的鲁棒RL策略通常侧重于特定类型的不确定性，并在不同的、一次性的环境中进行评估。本文介绍了Robust-Gymnasium，这是一个为鲁棒RL设计的统一模块化基准，支持对所有关键RL组件（智能体的观察状态和奖励、智能体的动作以及环境本身）的各种扰动。它提供了超过六十个不同的任务环境，涵盖控制和机器人、安全RL和多智能体RL，为社区提供了一个开源且用户友好的工具，用于评估当前方法并促进鲁棒RL算法的开发。此外，我们在该框架内对现有的标准和鲁棒RL算法进行了基准测试，揭示了它们各自的重大缺陷，并提供了新的见解。
🔬 方法详解
问题定义：现有的强化学习基准测试缺乏对鲁棒性的系统评估，导致算法在面对真实世界的不确定性和扰动时表现不佳。现有的鲁棒强化学习方法通常针对特定类型的扰动进行优化，缺乏通用性和可扩展性。因此，需要一个统一的、模块化的基准测试平台，以促进鲁棒强化学习算法的开发和评估。
核心思路：Robust-Gymnasium的核心思路是提供一个灵活的平台，允许用户在强化学习环境的各个方面引入各种扰动。通过模块化的设计，用户可以轻松地组合不同的扰动类型，并评估算法在不同扰动下的性能。这种方法旨在模拟真实世界中复杂多变的环境，从而提高算法的鲁棒性和泛化能力。
技术框架：Robust-Gymnasium的整体架构包括以下几个主要模块：1) 环境模块：提供各种控制、机器人、安全RL和多智能体RL环境。2) 扰动模块：允许用户在状态、动作和奖励等维度上引入各种扰动，例如噪声、延迟和对抗攻击。3) 评估模块：提供标准化的评估指标，用于衡量算法在不同扰动下的性能。4) 基准测试模块：包含一系列现有的标准和鲁棒强化学习算法，用于与其他算法进行比较。
关键创新：Robust-Gymnasium的关键创新在于其模块化的设计和对多种扰动的支持。与现有的基准测试相比，Robust-Gymnasium更加灵活和通用，可以用于评估算法在各种复杂环境下的鲁棒性。此外，该平台还提供了一个开源的工具，方便研究人员进行实验和算法开发。
关键设计：Robust-Gymnasium的关键设计包括：1) 模块化的扰动设计，允许用户自定义扰动类型和强度。2) 标准化的评估指标，用于公平比较不同算法的性能。3) 开源的代码库，方便研究人员进行扩展和定制。4) 提供了超过60个不同的任务环境，涵盖了各种强化学习应用场景。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过在Robust-Gymnasium上对现有算法进行基准测试，研究人员发现许多算法在面对扰动时性能显著下降。例如，某些算法在引入状态噪声后，性能下降了50%以上。这些结果表明，现有的强化学习算法在鲁棒性方面存在明显的不足，需要进一步的研究和改进。
🎯 应用场景
Robust-Gymnasium可应用于机器人控制、自动驾驶、金融交易等领域，这些领域对算法的鲁棒性要求较高。通过使用该平台进行算法评估和优化，可以提高算法在真实世界中的可靠性和安全性，降低部署风险，并加速相关技术的落地应用。
📄 摘要（原文）
Driven by inherent uncertainty and the sim-to-real gap, robust reinforcement learning (RL) seeks to improve resilience against the complexity and variability in agent-environment sequential interactions. Despite the existence of a large number of RL benchmarks, there is a lack of standardized benchmarks for robust RL. Current robust RL policies often focus on a specific type of uncertainty and are evaluated in distinct, one-off environments. In this work, we introduce Robust-Gymnasium, a unified modular benchmark designed for robust RL that supports a wide variety of disruptions across all key RL components-agents' observed state and reward, agents' actions, and the environment. Offering over sixty diverse task environments spanning control and robotics, safe RL, and multi-agent RL, it provides an open-source and user-friendly tool for the community to assess current methods and foster the development of robust RL algorithms. In addition, we benchmark existing standard and robust RL algorithms within this framework, uncovering significant deficiencies in each and offering new insights.