論文の概要: Dyna-Style Safety Augmented Reinforcement Learning: Staying Safe in the Face of Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25508v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 11:14:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.832641
- Title: Dyna-Style Safety Augmented Reinforcement Learning: Staying Safe in the Face of Uncertainty
- Title（参考訳）: Dyna-Style Safety Augmented Reinforcement Learning: Staying Safe in the Face of Uncertainty
- Authors: Artur Eisele, Bernd Frauenknecht, Friedrich Solowjow, Sebastian Trimpe,
- Abstract要約: 安全は、特に訓練中に強化学習(RL)において未解決の問題である。
本稿では,スケーラブルな安全フィルタと制御ポリシの両方を学習する新しいアルゴリズムであるDyna-style Safety Augmented Reinforcement Learning (Dyna-SAuR)を提案する。
In this present the effect of Dyna-SAuR on goal-reaching CartPole as MuJoCo Walker, reduce failures than state-of-the-art method by 2 order of magnitude。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.043128116052397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Safety remains an open problem in reinforcement learning (RL), especially during training. While safety filters are promising to address safe exploration, they are generally poorly suited for high-dimensional systems with unknown dynamics. We propose Dyna-style Safety Augmented Reinforcement Learning (Dyna-SAuR), a novel algorithm that learns both a scalable safety filter and a control policy using a learned uncertainty-aware dynamics model, while requiring minimal domain knowledge. The filter avoids failures and high uncertainty regions. Thus, better models expand the set of safe and certain states, reducing filter conservatism. We present the effectiveness of Dyna-SAuR on goal-reaching CartPole as well as MuJoCo Walker, reducing failures compared to state-of-the-art methods by 2 orders of magnitude.
- Abstract（参考訳）: 安全は、特に訓練中に強化学習(RL)において未解決の問題である。
安全フィルタは安全な探査に向いているが、一般に未知の力学を持つ高次元システムには適していない。
本研究では,Dyna-style Safety Augmented Reinforcement Learning (Dyna-SAuR)を提案する。
このフィルタは、故障や高い不確実性領域を避ける。
したがって、より優れたモデルは安全な状態と特定の状態の集合を拡張し、フィルタ保守性を減少させる。
In this present the effect of Dyna-SAuR on goal-reaching CartPole as MuJoCo Walker, reduce failures than state-of-the-art method by 2 order of magnitude。
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