Bresa: Bio-inspired Reflexive Safe Reinforcement Learning for Contact-Rich Robotic Tasks
作者: Heng Zhang, Gokhan Solak, Arash Ajoudani
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-27
备注: submitted to IEEE RA-L
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Bresa：一种受生物启发的反射性安全强化学习方法，用于接触丰富的机器人任务。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 安全强化学习 机器人控制 接触任务 生物启发 反射控制
📋 核心要点
- 现有安全强化学习方法忽略了低级执行安全，缺乏对潜在危险的快速反应能力。
- Bresa方法受生物反射启发，将任务学习与安全学习分离，通过高频安全评论家网络进行实时干预。
- 实验表明，Bresa在接触丰富的机器人任务中表现出色，增强了安全性和在动态环境中的适应性。
📝 摘要（中文）
在基于强化学习的机器人系统中确保安全性是一项关键挑战，尤其是在非结构化环境中进行接触丰富的任务时。目前最先进的安全强化学习方法通过安全探索或高级恢复机制来降低风险，但它们通常忽略了低级执行安全，而对潜在危险的反射性响应至关重要。类似地，可变阻抗控制（VIC）通过调整机器人的机械响应来增强安全性，但缺乏系统地调整参数（如刚度和阻尼）的方法。本文提出了一种受生物反射启发的反射性分层安全强化学习方法Bresa。我们的方法将任务学习与安全学习分离，包含一个安全评论家网络，该网络评估动作风险，并以高于任务求解器的频率运行。与现有的基于恢复的方法不同，我们的安全评论家在低级控制层运行，允许在出现不安全情况时进行实时干预。任务求解强化学习策略以较低的频率运行，专注于高级规划（决策），而安全评论家确保即时安全校正。我们在包括接触丰富的机器人任务在内的多个任务上验证了Bresa，证明了其增强安全性的反射能力以及在不可预见的动态环境中的适应性。结果表明，Bresa优于基线，提供了一种鲁棒且反射性的安全机制，弥合了高级规划和低级执行之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在接触丰富的机器人任务中，现有强化学习方法安全性不足的问题。现有方法要么侧重于安全探索，要么依赖高级恢复机制，忽略了低级控制的实时安全性，无法对突发危险做出快速反应。此外，可变阻抗控制虽然能调整机器人力学响应，但缺乏自适应调整参数的有效方法。
核心思路：Bresa的核心思路是模仿生物反射机制，构建一个分层安全强化学习框架。该框架将任务学习和安全学习解耦，利用一个高频运行的安全评论家网络来评估动作的风险，并在低级控制层面进行实时干预，从而保证机器人在执行任务时的安全性。
技术框架：Bresa采用分层架构，包含两个主要模块：任务求解器和安全评论家。任务求解器是一个标准的强化学习策略，负责高层决策和规划，以较低频率运行。安全评论家则是一个神经网络，以较高频率运行，评估当前动作的安全性，并根据风险程度调整控制指令，实现实时安全干预。整体流程是：任务求解器输出动作，安全评论家评估该动作的安全性，如果风险过高，则修改动作，最终执行修改后的安全动作。
关键创新：Bresa的关键创新在于其反射性的安全机制。与传统的安全强化学习方法不同，Bresa的安全评论家直接作用于低级控制层面，能够对潜在危险做出快速反应，实现实时安全干预。这种反射性安全机制弥补了高级规划和低级执行之间的差距，提高了机器人在复杂环境中的安全性。
关键设计：安全评论家网络的设计至关重要。该网络以当前状态和任务求解器输出的动作为输入，输出一个安全评分，表示该动作的风险程度。损失函数的设计需要考虑安全性和任务完成度，例如，可以采用加权损失函数，对不安全动作施加更大的惩罚。此外，安全评论家网络的训练数据可以来自仿真环境或真实环境，需要进行仔细的平衡，以保证模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Bresa在接触丰富的机器人任务中表现优于基线方法。具体来说，Bresa能够更有效地避免碰撞，减少不安全事件的发生，同时保持较高的任务完成度。此外，Bresa在动态环境中表现出良好的适应性，能够根据环境变化实时调整控制策略，保证机器人的安全运行。
🎯 应用场景
Bresa方法具有广泛的应用前景，可应用于各种需要高安全性的机器人任务中，例如：医疗机器人手术、人机协作装配、危险环境下的机器人操作等。该方法能够提高机器人在复杂环境中的安全性，降低事故发生的风险，促进机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Ensuring safety in reinforcement learning (RL)-based robotic systems is a critical challenge, especially in contact-rich tasks within unstructured environments. While the state-of-the-art safe RL approaches mitigate risks through safe exploration or high-level recovery mechanisms, they often overlook low-level execution safety, where reflexive responses to potential hazards are crucial. Similarly, variable impedance control (VIC) enhances safety by adjusting the robot's mechanical response, yet lacks a systematic way to adapt parameters, such as stiffness and damping throughout the task. In this paper, we propose Bresa, a Bio-inspired Reflexive Hierarchical Safe RL method inspired by biological reflexes. Our method decouples task learning from safety learning, incorporating a safety critic network that evaluates action risks and operates at a higher frequency than the task solver. Unlike existing recovery-based methods, our safety critic functions at a low-level control layer, allowing real-time intervention when unsafe conditions arise. The task-solving RL policy, running at a lower frequency, focuses on high-level planning (decision-making), while the safety critic ensures instantaneous safety corrections. We validate Bresa on multiple tasks including a contact-rich robotic task, demonstrating its reflexive ability to enhance safety, and adaptability in unforeseen dynamic environments. Our results show that Bresa outperforms the baseline, providing a robust and reflexive safety mechanism that bridges the gap between high-level planning and low-level execution. Real-world experiments and supplementary material are available at project website https://jack-sherman01.github.io/Bresa.