論文の概要: State-Wise Safe Reinforcement Learning With Pixel Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02227v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 20:37:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 19:19:30.654243
• Title: State-Wise Safe Reinforcement Learning With Pixel Observations
• Title（参考訳）: 画素観察によるステートワイズ安全な強化学習
• Authors: Simon Sinong Zhan, Yixuan Wang, Qingyuan Wu, Ruochen Jiao, Chao Huang, Qi Zhu
• Abstract要約: 本稿では,未知の危険領域に対する安全性の制約を効率的にエンコードする,新しい画素オブザービングセーフなRLアルゴリズムを提案する。 共同学習の枠組みとして,画素観測から導出した低次元潜在空間を用いた潜在力学モデルの構築から着目する。 次に、潜時力学の上に潜時バリアのような機能を構築・学習し、同時にポリシー最適化を行い、それによって安全性と総リターンの両方を改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.338614299403305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of safe exploration, Reinforcement Learning (RL) has long grappled with the challenges of balancing the tradeoff between maximizing rewards and minimizing safety violations, particularly in complex environments with contact-rich or non-smooth dynamics, and when dealing with high-dimensional pixel observations. Furthermore, incorporating state-wise safety constraints in the exploration and learning process, where the agent must avoid unsafe regions without prior knowledge, adds another layer of complexity. In this paper, we propose a novel pixel-observation safe RL algorithm that efficiently encodes state-wise safety constraints with unknown hazard regions through a newly introduced latent barrier-like function learning mechanism. As a joint learning framework, our approach begins by constructing a latent dynamics model with low-dimensional latent spaces derived from pixel observations. We then build and learn a latent barrier-like function on top of the latent dynamics and conduct policy optimization simultaneously, thereby improving both safety and the total expected return. Experimental evaluations on the safety-gym benchmark suite demonstrate that our proposed method significantly reduces safety violations throughout the training process, and demonstrates faster safety convergence compared to existing methods while achieving competitive results in reward return.
• Abstract（参考訳）: 安全な探索の文脈において、強化学習(RL)は、特に接触リッチまたは非滑らかなダイナミックスを持つ複雑な環境で、特に高次元のピクセル観測を扱う場合、報酬の最大化と安全違反の最小化のトレードオフのバランスをとるという課題に長い間取り組んできた。 さらに、探索学習プロセスに国家の安全上の制約を組み込むことで、エージェントは事前の知識なしに安全でない地域を避ける必要がある。 本稿では,新たに導入された潜在障壁型関数学習機構を用いて,未知の危険領域に対する状態的安全性制約を効率的に符号化する,新しい画素オブザーバセーフなRLアルゴリズムを提案する。 共同学習フレームワークとして,画素観測から導出した低次元潜在空間を用いた潜在力学モデルの構築から始める。 そして、潜在ダイナミクスの上に潜在障壁のような機能を構築、学習し、同時にポリシー最適化を行い、安全性と全体的な期待値の両方を改善します。 評価実験の結果,提案手法はトレーニング過程を通じて安全性違反を著しく低減し,既存の手法と比較して安全性の収束性の向上を図りつつ,競争結果の報奨を達成できた。

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