論文の概要: Safe Reinforcement Learning with Contrastive Risk Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09648v1
- Date: Sat, 10 Sep 2022 18:54:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 17:32:31.461830
- Title: Safe Reinforcement Learning with Contrastive Risk Prediction
- Title(参考訳): 対比的リスク予測を用いた安全強化学習
- Authors: Hanping Zhang, Yuhong Guo
- Abstract要約: 本稿では,安全でない状態につながる状態-作用ペアの確率を予測するために,統計的コントラスト分類器を学習する安全RLのリスク防止訓練手法を提案する。
予測されたリスク確率に基づいて、リスク防止トラジェクトリを収集し、報酬関数をリスクペナルティで再形成して、安全なRLポリシーを導き出すことができる。
その結果,提案手法は最先端のモデルベース手法と同等の性能を示し,従来のモデルフリーなRL手法よりも優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.80144544954927
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As safety violations can lead to severe consequences in real-world robotic
applications, the increasing deployment of Reinforcement Learning (RL) in
robotic domains has propelled the study of safe exploration for reinforcement
learning (safe RL). In this work, we propose a risk preventive training method
for safe RL, which learns a statistical contrastive classifier to predict the
probability of a state-action pair leading to unsafe states. Based on the
predicted risk probabilities, we can collect risk preventive trajectories and
reshape the reward function with risk penalties to induce safe RL policies. We
conduct experiments in robotic simulation environments. The results show the
proposed approach has comparable performance with the state-of-the-art
model-based methods and outperforms conventional model-free safe RL approaches.
- Abstract(参考訳): ロボット分野における強化学習(Reinforcement Learning, RL)の展開は, 安全性違反が現実世界のロボットアプリケーションに深刻な影響をもたらす可能性があるため, 強化学習(reforcement learning, RL)のための安全な探索研究が推進されている。
本研究では,安全でない状態につながる状態-動作ペアの確率を予測するために,統計的対比分類器を学習するsafe rlのリスク予防訓練手法を提案する。
予測されたリスク確率に基づいて、リスク防止トラジェクトリを収集し、報酬関数をリスクペナルティで再形成し、安全なRLポリシーを導き出す。
ロボットシミュレーション環境で実験を行う。
その結果,提案手法は最先端のモデルベース手法と同等の性能を示し,従来のモデルフリーなRL手法よりも優れていた。
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