論文の概要: Safe Reinforcement Learning via Recovery-based Shielding with Gaussian Process Dynamics Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12444v2
• Date: Tue, 17 Feb 2026 09:48:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 13:57:33.611202
• Title: Safe Reinforcement Learning via Recovery-based Shielding with Gaussian Process Dynamics Models
• Title（参考訳）: ガウス過程ダイナミクスモデルを用いた回復型シールドによる安全強化学習
• Authors: Alexander W. Goodall, Francesco Belardinelli,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、最適な意思決定と制御のための強力なフレームワークである。 本稿では,未知および非線形連続力学系に対する安全性を低くした安全RLを実現するための新しい回復型遮蔽フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.006252510102506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a powerful framework for optimal decision-making and control but often lacks provable guarantees for safety-critical applications. In this paper, we introduce a novel recovery-based shielding framework that enables safe RL with a provable safety lower bound for unknown and non-linear continuous dynamical systems. The proposed approach integrates a backup policy (shield) with the RL agent, leveraging Gaussian process (GP) based uncertainty quantification to predict potential violations of safety constraints, dynamically recovering to safe trajectories only when necessary. Experience gathered by the 'shielded' agent is used to construct the GP models, with policy optimization via internal model-based sampling - enabling unrestricted exploration and sample efficient learning, without compromising safety. Empirically our approach demonstrates strong performance and strict safety-compliance on a suite of continuous control environments.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、最適な意思決定と制御のための強力なフレームワークである。 本稿では,未知かつ非線形な連続力学系に対する安全性を低くした安全RLを実現するための新しい回復型遮蔽フレームワークを提案する。 提案手法はRLエージェントとバックアップポリシ(シールド)を統合し,ガウス過程(GP)に基づく不確実性定量化を利用して安全制約の潜在的な違反を予測し,必要に応じて安全な軌道に動的に回復する。 エージェントが収集した経験はGPモデルの構築に使われ、内部モデルベースのサンプリングによるポリシー最適化によって、安全を損なうことなく、無制限な探索とサンプル効率の学習を可能にする。 実証的なアプローチは,一連の継続的制御環境において,強いパフォーマンスと厳格な安全コンプライアンスを示すものです。

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