Safe Continual Domain Adaptation after Sim2Real Transfer of Reinforcement Learning Policies in Robotics
作者: Josip Josifovski, Shangding Gu, Mohammadhossein Malmir, Haoliang Huang, Sayantan Auddy, Nicolás Navarro-Guerrero, Costas Spanos, Alois Knoll
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-03-13
备注: 8 pages, 5 figures, under review
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于安全强化学习的持续域适应方法，解决机器人Sim2Real迁移后的策略优化问题
🎯 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)
关键词: 安全强化学习 持续学习 域适应 Sim2Real 机器人控制 域随机化 策略优化
📋 核心要点
- 现有Sim2Real方法依赖宽泛的域随机化，导致策略鲁棒但效率低，且部署后难以适应真实环境变化。
- 该方法结合安全强化学习与持续学习，在域随机化模拟中预训练，并在真实环境中安全地进行策略适应。
- 实验表明，该方法能使策略适应真实环境，降低安全风险，并避免灾难性遗忘。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于安全强化学习和持续学习的域适应方法，旨在解决机器人领域中，通过模拟到真实（Sim2Real）迁移后，强化学习策略在实际部署时面临的适应性问题。现有方法依赖于宽泛的域随机化范围来弥补未知系统参数，导致策略鲁棒但效率低下。此外，由于强化学习优化过程的不稳定性以及在真实系统中采样探索性但潜在不安全动作的必要性，预训练策略在部署后通常是固定的，限制了其对系统参数或环境动态变化的适应性。本文利用安全强化学习和域随机化模拟下的持续学习，实现了在真实机器人控制中安全地进行部署时策略适应。实验表明，该方法能够使策略适应真实系统的当前域分布和环境动态，同时最小化安全风险，并避免在预训练阶段出现灾难性遗忘。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决机器人强化学习策略从模拟环境迁移到真实环境后，由于环境差异和动态变化导致的策略性能下降以及安全性问题。现有方法，如广泛的域随机化，虽然提高了鲁棒性，但牺牲了策略效率，并且部署后难以适应真实环境的持续变化。此外，直接在真实环境中进行强化学习训练存在安全风险，可能导致机器人损坏或任务失败。
核心思路：该论文的核心思路是结合安全强化学习和持续学习，在域随机化的模拟环境中预训练一个通用的策略，然后在真实环境中利用安全强化学习算法进行策略的持续适应，从而在保证安全性的前提下，使策略能够适应真实环境的动态变化。通过持续学习，避免了灾难性遗忘，保留了在模拟环境中学习到的通用知识。
技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 域随机化模拟环境中的预训练阶段：使用域随机化技术生成多样化的模拟环境，并利用强化学习算法训练一个初始策略。2) 真实环境中的持续适应阶段：在真实环境中，使用安全强化学习算法对预训练策略进行微调，使其适应真实环境的特定参数和动态。该阶段的目标是在保证安全约束的前提下，最大化策略的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于将安全强化学习和持续学习相结合，应用于机器人Sim2Real迁移后的策略适应问题。与传统的域随机化方法相比，该方法能够在真实环境中持续优化策略，提高策略的适应性和效率，同时保证安全性。与直接在真实环境中进行强化学习训练的方法相比，该方法利用了模拟环境中的预训练知识，减少了在真实环境中的探索风险。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 安全强化学习算法的选择：选择合适的安全强化学习算法，如Trust Region Policy Optimization (TRPO) 或 Proximal Policy Optimization (PPO) 的安全变体，以保证策略更新的安全性。2) 持续学习策略的设计：采用合适的持续学习策略，如Elastic Weight Consolidation (EWC) 或 Synaptic Intelligence (SI)，以避免灾难性遗忘。3) 奖励函数的设计：设计合适的奖励函数，鼓励策略在完成任务的同时，遵守安全约束。4) 域随机化范围的调整：根据真实环境的参数范围，调整域随机化的范围，以提高策略的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，结果表明，该方法能够在保证安全性的前提下，使机器人策略适应真实环境的动态变化，并避免灾难性遗忘。具体的性能数据和对比基线（如传统的域随机化方法）的提升幅度需要在论文中查找。实验结果强调了该方法在实际机器人应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人自动化领域，例如工业机器人、服务机器人和自动驾驶等。通过该方法，可以降低机器人部署和维护的成本，提高机器人的适应性和鲁棒性，使其能够更好地适应复杂多变的真实环境。此外，该方法还可以应用于其他需要Sim2Real迁移的强化学习任务，例如游戏AI和虚拟现实等。
📄 摘要（原文）
Domain randomization has emerged as a fundamental technique in reinforcement learning (RL) to facilitate the transfer of policies from simulation to real-world robotic applications. Many existing domain randomization approaches have been proposed to improve robustness and sim2real transfer. These approaches rely on wide randomization ranges to compensate for the unknown actual system parameters, leading to robust but inefficient real-world policies. In addition, the policies pretrained in the domain-randomized simulation are fixed after deployment due to the inherent instability of the optimization processes based on RL and the necessity of sampling exploitative but potentially unsafe actions on the real system. This limits the adaptability of the deployed policy to the inevitably changing system parameters or environment dynamics over time. We leverage safe RL and continual learning under domain-randomized simulation to address these limitations and enable safe deployment-time policy adaptation in real-world robot control. The experiments show that our method enables the policy to adapt and fit to the current domain distribution and environment dynamics of the real system while minimizing safety risks and avoiding issues like catastrophic forgetting of the general policy found in randomized simulation during the pretraining phase. Videos and supplementary material are available at https://safe-cda.github.io/.