RobustRLlib: A Unified Library and Benchmark for Robust Reinforcement Learning Algorithms

📄 arXiv: 2610.32971v1 📥 PDF

作者: Xi Chen, Fengqi Hu, Zeyu Shen, Jiaying Xu, Shangding Gu, Pan Xu, Anqi Liu, Laixi Shi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2026-10-23

备注: Project page, code, and tutorial: https://robustrl-lib.github.io/

💡 一句话要点

提出RobustRLlib以解决鲁棒强化学习算法的可重用性和评估问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 鲁棒强化学习 算法库 评估平台 多样化扰动 开源代码

📋 核心要点

  1. 现有鲁棒强化学习算法在可重用性和经验能力边界上存在显著限制，影响了其广泛应用。
  2. RobustRLlib通过整合多种鲁棒RL算法，提供统一接口，提升了算法的可重用性，并构建了多样化的评估平台。
  3. 在273种扰动配置下的系统评估显示，RobustRLlib能够有效识别鲁棒RL算法的有效性和存在的鲁棒性差距。

📝 摘要（中文）

鲁棒强化学习（RL）在现实世界的可靠部署中至关重要，然而现有的鲁棒RL算法在算法可重用性和经验能力边界方面存在两大障碍。本文提出了RobustRLlib，一个以算法为中心的库和基准，旨在解决这两个挑战。该库整合了17种具有代表性的鲁棒在线、离线和安全RL算法，提供统一接口以显著提高可重用性，并增强了评估平台，涵盖多种现实世界的扰动和先进的人形及视觉-语言-动作任务。通过对273种扰动配置的系统评估，揭示了当前鲁棒RL算法的能力图谱，指出了它们的有效性和存在的鲁棒性差距。作为一个开源、用户友好的平台，RobustRLlib为应用现有方法于新问题和开发新鲁棒RL算法提供了可复现和可扩展的代码库。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决鲁棒强化学习算法在实际应用中的可重用性不足和评估能力不明确的问题。现有方法往往缺乏统一的接口和系统的评估标准，限制了其在多变环境中的应用。

核心思路：RobustRLlib通过整合17种鲁棒RL算法，提供一个统一的接口，旨在提高算法的可重用性。同时，构建了一个多样化的评估平台，以适应不同的现实世界扰动和任务。

技术框架：该库的整体架构包括算法整合模块、评估平台和用户接口。算法整合模块负责将不同的鲁棒RL算法统一到一个接口下，评估平台则提供多种扰动配置以测试算法的性能。

关键创新：RobustRLlib的主要创新在于其算法整合能力和全面的评估机制。与现有方法相比，它不仅提升了算法的可重用性，还通过系统评估揭示了鲁棒性差距，提供了更清晰的能力图谱。

关键设计：在设计中，RobustRLlib采用了灵活的参数设置，支持多种损失函数和网络结构，以适应不同的鲁棒RL算法。同时，评估平台的设计考虑了多种现实世界的扰动因素，确保了评估结果的全面性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在273种扰动配置下的实验结果表明，RobustRLlib显著提升了鲁棒RL算法的评估能力，能够有效识别算法的有效性和鲁棒性差距。通过系统的评估，研究揭示了当前鲁棒RL算法的能力图谱，为未来的研究指明了方向。

🎯 应用场景

RobustRLlib的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自动驾驶、机器人控制和智能制造等。通过提供一个统一的算法库和评估平台，研究者和工程师能够更方便地应用鲁棒强化学习算法于复杂的现实场景中，提升系统的可靠性和适应性。

📄 摘要（原文）

Robust reinforcement learning (RL) is critical for reliable real-world deployment, where policies may fail under diverse shifts and disruptions. Existing robust RL algorithms offer a rich set of mechanisms and principles, yet two major barriers limit their broader potential: limited algorithm reusability and an unclear empirical capability boundary. We introduce RobustRLlib, an algorithm-centric library and benchmark that addresses both challenges. It integrates 17 representative robust online, offline, and safe RL algorithms under a unified interface for substantially improved reusability, together with an enhanced evaluation platform spanning diverse real-world shifts and advanced humanoid and vision-language-action tasks. Systematic evaluation over 273 perturbation configurations provides an up-to-date capability map of current robust RL algorithms, revealing where they remain effective and where substantial robustness gaps persist. As an open-source, user-friendly platform, RobustRLlib offers a reproducible and extensible codebase for applying existing methods to new problems and developing new robust RL algorithms.