Nightmare Dreamer: Dreaming About Unsafe States And Planning Ahead

📄 arXiv: 2601.04686v1 📥 PDF

作者: Oluwatosin Oseni, Shengjie Wang, Jun Zhu, Micah Corah

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-01-08

备注: RSS'25: Multi-Objective Optimization and Planning in Robotics Workshop: 5 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出 Nightmare Dreamer，通过预测不安全状态进行安全强化学习。

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

关键词: 安全强化学习 模型预测 世界模型 机器人控制 安全预测

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在机器人控制等领域应用广泛，但缺乏足够的安全性保障，限制了其进一步应用。
  2. Nightmare Dreamer 算法通过学习世界模型来预测潜在的安全违规行为，并以此为依据进行行动规划，从而保证安全性。
  3. 实验表明，Nightmare Dreamer 在安全健身房任务中，使用图像观测时，性能优于无模型基线，效率提升近 20 倍。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)在现实世界的应用中取得了显著的成功，尤其是在机器人控制领域。然而，由于缺乏足够的安全保障，RL的应用仍然受到限制。我们提出了 Nightmare Dreamer，这是一种基于模型的安全强化学习算法，它通过利用学习到的世界模型来预测潜在的安全违规行为，并相应地规划行动，从而解决安全问题。Nightmare Dreamer在最大化奖励的同时，几乎实现了零安全违规。在使用图像观测的安全健身房任务中，Nightmare Dreamer优于无模型基线，效率提高了近20倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习在实际应用中，由于缺乏安全保障而导致的应用受限问题。现有的强化学习方法，尤其是在机器人控制等高风险场景下，容易出现违反安全规则的行为，导致潜在的危险或损失。因此，如何在最大化奖励的同时，保证智能体的安全性是亟待解决的问题。

核心思路：Nightmare Dreamer 的核心思路是利用学习到的世界模型来预测未来可能出现的不安全状态，并基于这些预测进行规划，从而避免采取可能导致安全违规的行动。通过“做噩梦”的方式，让智能体提前感知潜在的危险，并学会规避这些危险。

技术框架：Nightmare Dreamer 算法主要包含以下几个模块：1) 世界模型：用于学习环境的动态特性，能够根据当前状态和动作预测未来的状态。2) 安全预测器：基于世界模型的预测结果，判断未来状态是否安全。3) 规划器：根据安全预测器的输出，选择能够最大化奖励，同时避免安全违规的动作。整体流程是，智能体首先利用世界模型预测未来状态，然后利用安全预测器判断这些状态是否安全，最后利用规划器选择最优的安全动作。

关键创新：Nightmare Dreamer 的关键创新在于将世界模型和安全预测器相结合，实现对未来安全状态的预测。与传统的安全强化学习方法相比，Nightmare Dreamer 不需要预先定义安全约束，而是通过学习的方式自动发现环境中的安全规则。此外，Nightmare Dreamer 采用基于模型的规划方法，能够更有效地利用环境信息，提高学习效率。

关键设计：Nightmare Dreamer 的关键设计包括：1) 世界模型的选择：可以使用各种类型的世界模型，例如循环神经网络(RNN)或Transformer。2) 安全预测器的设计：可以使用分类器或回归器来预测状态的安全性。3) 规划器的设计：可以使用各种规划算法，例如模型预测控制(MPC)或交叉熵方法(CEM)。论文中具体使用的参数设置、损失函数和网络结构等细节未知。

📊 实验亮点

Nightmare Dreamer 在 Safety Gymnasium 任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，Nightmare Dreamer 在最大化奖励的同时，几乎实现了零安全违规。与无模型基线相比，Nightmare Dreamer 在使用图像观测时，效率提高了近 20 倍。这些结果表明，Nightmare Dreamer 是一种有效的安全强化学习算法。

🎯 应用场景

Nightmare Dreamer 具有广泛的应用前景，尤其是在机器人控制、自动驾驶、医疗等高风险领域。例如，可以应用于无人机的安全飞行控制，避免无人机撞击障碍物或进入禁飞区；可以应用于自动驾驶汽车的决策规划，避免车辆发生交通事故；可以应用于医疗机器人的手术操作，避免机器人损伤患者。该研究的实际价值在于提高智能体的安全性，降低风险，促进强化学习在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has shown remarkable success in real-world applications, particularly in robotics control. However, RL adoption remains limited due to insufficient safety guarantees. We introduce Nightmare Dreamer, a model-based Safe RL algorithm that addresses safety concerns by leveraging a learned world model to predict potential safety violations and plan actions accordingly. Nightmare Dreamer achieves nearly zero safety violations while maximizing rewards. Nightmare Dreamer outperforms model-free baselines on Safety Gymnasium tasks using only image observations, achieving nearly a 20x improvement in efficiency.