Physics-model-guided Worst-case Sampling for Safe Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2412.13224v1 📥 PDF

作者: Hongpeng Cao, Yanbing Mao, Lui Sha, Marco Caccamo

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-12-17

备注: under review

💡 一句话要点

提出基于物理模型的worst-case采样方法，提升强化学习在安全关键系统中的安全性。

🎯 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: 安全强化学习 物理模型 Worst-case采样 深度强化学习 控制物理系统

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在训练时，通常忽略安全关键的极端情况，导致学习到的策略在实际应用中存在安全隐患。
  2. 论文提出一种基于物理模型的worst-case采样策略，引导强化学习算法关注并学习处理安全风险最高的场景。
  3. 实验结果表明，该方法能显著提高采样效率，学习到更鲁棒的安全策略，并在多种安全关键系统中验证了有效性。

📝 摘要（中文）

在学习型控制物理系统(CPS)中，现实事故常发生在具有挑战性的极端情况下。深度强化学习(DRL)策略的训练通常采用固定的初始条件或从容许状态空间均匀采样，忽略了具有安全关键性的极端情况。为解决此问题，本文提出了一种基于物理模型的worst-case采样策略，用于训练能够处理安全关键情况的安全策略，从而保证安全性。此外，我们将所提出的worst-case采样策略集成到物理约束的深度强化学习(Phy-DRL)框架中，构建了一种更具数据效率和安全的学习算法，用于安全关键的CPS。通过在模拟的倒立摆系统、2D四旋翼飞行器、模拟和真实的四足机器人上进行大量实验，验证了所提出的训练策略与Phy-DRL结合，能够显著提高采样效率，学习到更鲁棒的安全策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度强化学习方法在训练安全关键系统时，通常采用固定或均匀采样初始状态，导致模型难以学习到在极端情况下的安全策略。这使得训练后的系统在实际部署中容易发生安全事故，尤其是在那些罕见但危险的corner cases中。因此，如何有效地探索和学习这些安全关键状态是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用系统的物理模型来指导采样过程，主动寻找可能导致系统进入不安全状态的初始条件。通过这种worst-case采样，强化学习算法可以更加关注那些安全风险最高的场景，从而学习到更鲁棒和安全的策略。这种方法避免了盲目探索，提高了采样效率。

技术框架：该方法将worst-case采样策略集成到Phy-DRL框架中。整体流程包括：1) 利用物理模型预测系统在不同初始状态下的行为；2) 根据预测结果，选择可能导致不安全状态的初始状态作为采样点；3) 使用这些采样点训练DRL策略；4) 循环迭代上述步骤，不断优化策略。Phy-DRL框架利用物理模型作为正则化项，进一步提高学习效率和安全性。

关键创新：最关键的创新在于利用物理模型指导worst-case采样。与传统的均匀采样或随机采样相比，这种方法能够更有效地探索安全关键状态空间，从而提高学习效率和安全性。这种方法将先验知识（物理模型）融入到强化学习过程中，加速了学习过程并提升了策略的泛化能力。

关键设计：论文中，worst-case采样的具体实现依赖于物理模型的预测能力。例如，可以通过模拟系统在不同初始状态下的轨迹，并计算轨迹与安全边界的距离，选择距离安全边界最近的初始状态作为采样点。损失函数的设计也至关重要，通常会包含安全约束项，以确保学习到的策略满足安全要求。此外，网络结构的选择也会影响学习效果，可以根据具体任务选择合适的网络结构，例如循环神经网络（RNN）或Transformer等。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的worst-case采样策略与Phy-DRL结合，在倒立摆、四旋翼飞行器和四足机器人等多个平台上，显著提高了采样效率和安全性。例如，在四足机器人实验中，该方法能够更快地学习到安全稳定的步态，并且在面对外部干扰时表现出更强的鲁棒性。与传统的均匀采样方法相比，该方法能够以更少的数据量学习到更安全的策略。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于安全关键的控制物理系统，例如自动驾驶、机器人、航空航天等领域。通过提高强化学习策略的安全性，可以减少事故发生，降低经济损失，并提升系统的可靠性和稳定性。未来，该方法有望应用于更复杂的系统，并与其他安全保障技术相结合，构建更安全可靠的智能系统。

📄 摘要（原文）

Real-world accidents in learning-enabled CPS frequently occur in challenging corner cases. During the training of deep reinforcement learning (DRL) policy, the standard setup for training conditions is either fixed at a single initial condition or uniformly sampled from the admissible state space. This setup often overlooks the challenging but safety-critical corner cases. To bridge this gap, this paper proposes a physics-model-guided worst-case sampling strategy for training safe policies that can handle safety-critical cases toward guaranteed safety. Furthermore, we integrate the proposed worst-case sampling strategy into the physics-regulated deep reinforcement learning (Phy-DRL) framework to build a more data-efficient and safe learning algorithm for safety-critical CPS. We validate the proposed training strategy with Phy-DRL through extensive experiments on a simulated cart-pole system, a 2D quadrotor, a simulated and a real quadruped robot, showing remarkably improved sampling efficiency to learn more robust safe policies.