Sampling-Based Safe Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2605.19469v1 📥 PDF

作者: Luca Vignola, Bruce D. Lee, Manish Prajapat, Manuel Wendl, Melanie Zeilinger, Andreas Krause, Yarden As

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2026-05-19

💡 一句话要点

提出基于采样的安全强化学习算法，解决连续控制中的安全探索问题

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

关键词: 安全强化学习 采样方法 模型学习 认知不确定性 连续控制 机器人 安全探索

📋 核心要点

  1. 强化学习在实际应用中面临安全探索的挑战，现有方法难以保证学习过程中的安全性。
  2. SBSRL通过在动力学样本上施加约束，近似最坏情况优化，从而保证学习过程的安全性。
  3. 该方法引入基于认知不确定性的探索策略，无需额外的探索奖励，并在实验中验证了其安全性和效率。

📝 摘要（中文）

安全探索是强化学习（RL）中的一个基本挑战，限制了RL智能体在现实世界中的部署。我们提出了基于采样的安全强化学习（SBSRL），这是一种基于模型的RL算法，通过在一组有限的动力学样本上联合执行约束来维持整个学习过程中的安全性。这种公式近似了不确定动力学上的难处理的最坏情况优化，并在连续域中实现了实际的安全保证。我们进一步引入了一种基于约束认知不确定性的探索策略，消除了对显式探索奖励的需求。在正则性条件下，我们推导出整个学习过程中安全性的高概率保证，以及用于恢复接近最优策略的有限时间样本复杂度界限。在经验上，SBSRL在模拟和真实机器人硬件中都实现了安全高效的探索，并且可以轻松扩展到可扩展到高维连续控制问题的实用深度集成实现。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在实际应用中，尤其是在机器人控制等领域，安全探索是一个关键问题。现有的强化学习算法在探索过程中可能违反安全约束，导致严重的后果。因此，如何在学习过程中保证智能体的安全性是一个亟待解决的问题。

核心思路：SBSRL的核心思路是通过对动力学模型进行采样，并在这些样本上强制执行安全约束，从而近似于对不确定动力学进行最坏情况优化。这种方法避免了直接处理复杂的不确定性，使得安全约束的实施更加可行。同时，该方法还利用认知不确定性进行探索，避免了手动设计探索奖励。

技术框架：SBSRL算法主要包含以下几个模块：1) 动力学模型学习模块，用于学习环境的动力学模型；2) 采样模块，用于从动力学模型中采样一组动力学样本；3) 安全约束模块，用于在采样的动力学样本上强制执行安全约束；4) 策略优化模块，用于优化策略，使其在满足安全约束的前提下最大化奖励。整个流程是迭代进行的，通过不断学习动力学模型、采样、施加约束和优化策略，最终得到一个安全且高效的策略。

关键创新：SBSRL的关键创新在于：1) 使用采样方法近似最坏情况优化，使得安全约束的实施更加可行；2) 利用认知不确定性进行探索，避免了手动设计探索奖励；3) 提供了学习过程中安全性的高概率保证和有限时间样本复杂度界限。

关键设计：SBSRL的关键设计包括：1) 动力学模型的选择，可以使用高斯过程、神经网络等；2) 采样样本的数量，需要根据问题的复杂度和计算资源进行调整；3) 安全约束的定义，需要根据具体的应用场景进行设计；4) 策略优化算法的选择，可以使用TRPO、PPO等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SBSRL在仿真和真实机器人硬件上进行了实验验证，结果表明该算法能够实现安全高效的探索。具体来说，SBSRL在多个连续控制任务中都优于现有的安全强化学习算法，并且能够扩展到高维连续控制问题。实验结果还表明，SBSRL能够有效地利用认知不确定性进行探索，避免了手动设计探索奖励。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、医疗等对安全性要求较高的领域。例如，在机器人控制中，可以利用SBSRL训练机器人在复杂环境中安全地完成任务；在自动驾驶中，可以保证车辆在行驶过程中不违反交通规则，避免发生事故。该研究有助于推动强化学习在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Safe exploration remains a fundamental challenge in reinforcement learning (RL), limiting the deployment of RL agents in the real world. We propose Sampling-Based Safe Reinforcement Learning (SBSRL), a model-based RL algorithm that maintains safety throughout the learning process by enforcing constraints jointly across a finite set of dynamics samples. This formulation approximates an intractable worst-case optimization over uncertain dynamics and enables practical safety guarantees in continuous domains. We further introduce an exploration strategy based on constraining epistemic uncertainty, eliminating the need for explicit exploration bonuses. Under regularity conditions, we derive high-probability guarantees of safety throughout learning and a finite-time sample complexity bound for recovering a near-optimal policy. Empirically, SBSRL achieves safe and efficient exploration both in simulation and in real robotic hardware, and readily extends to practical deep-ensemble implementations that scale to high-dimensional continuous control problems.