Safety Assessment in Reinforcement Learning via Model Predictive Control

📄 arXiv: 2510.20955v1 📥 PDF

作者: Jeff Pflueger, Michael Everett

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-10-23

备注: 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于模型预测控制的强化学习安全评估方法，保障训练过程安全性

🎯 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: 强化学习 安全评估 模型预测控制 路径积分控制 可逆性 黑盒动力学 安全强化学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法缺乏形式化的安全保证，且依赖于对安全规范的详细了解，限制了其在安全攸关场景的应用。
  2. 该论文提出利用可逆性作为防止安全问题的方法，使用模型预测路径积分控制来评估动作的安全性，无需显式动力学或安全约束。
  3. 实验结果表明，该算法能够在不安全动作发生前中止，同时保持与基线PPO方法相当的训练性能。

📝 摘要（中文）

无模型的强化学习方法在控制领域展现出潜力，但通常缺乏形式化的安全保证。现有的安全防护方法往往依赖于对安全规范的详细了解。本文的核心思想是，许多难以明确指定的安全问题最好通过不变性来描述。因此，我们提出利用可逆性作为一种在整个训练过程中防止这些安全问题的方法。我们的方法使用模型预测路径积分控制来检查学习策略提出的动作的安全性。该方法的一个关键优势是，它只需要查询黑盒动力学模型，而不需要显式地了解动力学或安全约束。实验结果表明，所提出的算法成功地在所有不安全动作发生前中止，同时仍然实现了与允许违反安全性的基线PPO方法相当的训练进度。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在控制任务中面临安全问题，尤其是在安全攸关的环境中。现有方法要么依赖于对环境动力学的精确建模，要么需要预先定义详细的安全约束，这在实际应用中往往难以满足。因此，如何在缺乏精确模型和安全约束的情况下，保证强化学习训练过程的安全性是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用“可逆性”来定义安全。如果一个动作会导致系统进入不可逆的状态（例如，无法恢复到安全状态），那么这个动作就被认为是不安全的。通过在训练过程中检测并避免这些不可逆的动作，可以有效地提高强化学习的安全性。这种思路的关键在于，它不需要显式地定义安全约束，而是通过查询黑盒动力学模型来判断动作的安全性。

技术框架：该方法的核心是一个基于模型预测路径积分控制（Model Predictive Path Integral Control, MPPI）的安全评估模块。在强化学习训练过程中，当智能体提出一个动作时，该动作首先会被送入MPPI模块进行安全评估。MPPI模块通过查询黑盒动力学模型，预测执行该动作后系统可能的状态序列，并判断这些状态序列是否安全（即可逆）。如果MPPI模块认为该动作不安全，则会中止该动作的执行，并采取其他安全措施。整个框架与现有的强化学习算法（如PPO）相结合，形成一个安全强化学习系统。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于将可逆性作为安全性的度量标准，并利用MPPI进行安全评估。与现有方法相比，该方法不需要显式地定义安全约束，而是通过查询黑盒动力学模型来判断动作的安全性。这使得该方法更加灵活和通用，可以应用于各种不同的环境和任务。此外，MPPI的使用使得安全评估更加高效和准确。

关键设计：MPPI模块的关键参数包括预测步长、采样数量和成本函数。预测步长决定了MPPI模块预测未来状态序列的长度，采样数量决定了MPPI模块探索不同动作的范围，成本函数用于评估状态序列的安全性。成本函数的设计需要根据具体的任务进行调整，但通常包括对不安全状态的惩罚项。此外，该方法还使用了PPO算法作为基线强化学习算法，PPO算法的参数设置也需要进行调整，以平衡训练速度和安全性。

📊 实验亮点

实验结果表明，该算法能够在所有不安全动作发生前中止，同时仍然实现了与允许违反安全性的基线PPO方法相当的训练进度。这意味着该方法可以在保证安全性的前提下，有效地进行强化学习训练。具体的性能数据和提升幅度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安全攸关的控制任务，例如自动驾驶、机器人操作、航空航天等。通过在训练过程中进行安全评估，可以有效地防止智能体学习到不安全的行为，从而提高系统的可靠性和安全性。该方法尤其适用于那些难以精确建模或定义安全约束的环境。

📄 摘要（原文）

Model-free reinforcement learning approaches are promising for control but typically lack formal safety guarantees. Existing methods to shield or otherwise provide these guarantees often rely on detailed knowledge of the safety specifications. Instead, this work's insight is that many difficult-to-specify safety issues are best characterized by invariance. Accordingly, we propose to leverage reversibility as a method for preventing these safety issues throughout the training process. Our method uses model-predictive path integral control to check the safety of an action proposed by a learned policy throughout training. A key advantage of this approach is that it only requires the ability to query the black-box dynamics, not explicit knowledge of the dynamics or safety constraints. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm successfully aborts before all unsafe actions, while still achieving comparable training progress to a baseline PPO approach that is allowed to violate safety.