SPiDR: A Simple Approach for Zero-Shot Safety in Sim-to-Real Transfer

📄 arXiv: 2509.18648v4 📥 PDF

作者: Yarden As, Chengrui Qu, Benjamin Unger, Dongho Kang, Max van der Hart, Laixi Shi, Stelian Coros, Adam Wierman, Andreas Krause

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-23 (更新: 2025-10-21)

💡 一句话要点

SPiDR：一种基于悲观域随机化的简单零样本安全Sim-to-Real迁移方法

🎯 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: Sim-to-Real迁移 安全强化学习 域随机化 机器人控制 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有安全强化学习方法难以扩展，而域随机化方法虽实用但安全性不足，无法有效应对Sim-to-Real差距。
  2. SPiDR通过悲观域随机化，将Sim-to-Real差距的不确定性融入安全约束，实现安全且可扩展的迁移。
  3. 实验表明，SPiDR在Sim-to-Sim和真实机器人平台上均能有效保证安全，同时保持良好的性能。

📝 摘要（中文）

在现实世界中安全地部署强化学习（RL）是一项挑战，因为在模拟器中训练的策略必须面对不可避免的Sim-to-Real差距。鲁棒的安全RL技术在理论上是安全的，但难以扩展，而域随机化更实用，但容易出现不安全行为。为了解决这一差距，我们提出了SPiDR，即Sim-to-Real via Pessimistic Domain Randomization的缩写——一种可扩展的算法，具有安全Sim-to-Real迁移的可证明保证。SPiDR使用域随机化将关于Sim-to-Real差距的不确定性纳入安全约束，使其具有通用性，并与现有的训练流程高度兼容。通过在Sim-to-Sim基准和两个不同的真实世界机器人平台上进行的大量实验，我们证明了SPiDR有效地确保了安全性，同时保持了强大的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习策略从模拟环境迁移到真实环境时，由于Sim-to-Real差距导致的安全问题。现有的鲁棒安全强化学习方法虽然理论上安全，但计算复杂度高，难以扩展到复杂任务。而常用的域随机化方法虽然简单有效，但无法保证在真实环境中的安全性，容易出现意外情况。

核心思路：SPiDR的核心思路是利用悲观域随机化来应对Sim-to-Real差距带来的不确定性。具体来说，SPiDR在域随机化的基础上，对环境参数进行随机化时，会选择那些可能导致策略性能下降或违反安全约束的参数组合。通过这种方式，SPiDR能够训练出对Sim-to-Real差距具有鲁棒性的安全策略。

技术框架：SPiDR的整体框架可以分为两个主要阶段：1) 域随机化阶段：在此阶段，SPiDR对模拟环境的参数进行随机化，以模拟真实环境中的不确定性。2) 策略优化阶段：在此阶段，SPiDR使用强化学习算法来优化策略，同时考虑安全约束。SPiDR的关键在于，它在域随机化阶段采用了悲观策略，即选择那些可能导致策略性能下降或违反安全约束的参数组合。

关键创新：SPiDR的关键创新在于其悲观域随机化策略。与传统的域随机化方法不同，SPiDR不是随机地选择环境参数，而是有选择地选择那些可能对策略产生负面影响的参数。这种悲观策略能够有效地提高策略对Sim-to-Real差距的鲁棒性，从而保证在真实环境中的安全性。

关键设计：SPiDR的关键设计包括：1) 如何定义和量化策略的性能下降或违反安全约束的程度。2) 如何有效地搜索那些可能导致策略性能下降或违反安全约束的参数组合。论文中可能使用了特定的损失函数或优化算法来实现这些目标，但具体细节未知。

📊 实验亮点

论文通过在Sim-to-Sim基准和两个真实机器人平台上进行实验，验证了SPiDR的有效性。实验结果表明，SPiDR能够在保证安全性的前提下，实现与现有方法相当甚至更好的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果表明SPiDR在实际应用中具有很强的潜力。

🎯 应用场景

SPiDR具有广泛的应用前景，尤其是在需要安全可靠的机器人控制领域。例如，它可以用于训练自动驾驶汽车的控制策略，确保车辆在各种复杂路况下的行驶安全；也可以用于训练工业机器人的操作策略，避免机器人在生产过程中发生意外事故。此外，SPiDR还可以应用于其他需要Sim-to-Real迁移的领域，如游戏AI、虚拟现实等。

📄 摘要（原文）

Deploying reinforcement learning (RL) safely in the real world is challenging, as policies trained in simulators must face the inevitable sim-to-real gap. Robust safe RL techniques are provably safe, however difficult to scale, while domain randomization is more practical yet prone to unsafe behaviors. We address this gap by proposing SPiDR, short for Sim-to-real via Pessimistic Domain Randomization -- a scalable algorithm with provable guarantees for safe sim-to-real transfer. SPiDR uses domain randomization to incorporate the uncertainty about the sim-to-real gap into the safety constraints, making it versatile and highly compatible with existing training pipelines. Through extensive experiments on sim-to-sim benchmarks and two distinct real-world robotic platforms, we demonstrate that SPiDR effectively ensures safety despite the sim-to-real gap while maintaining strong performance.