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原文中文，约4700字，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文综述了安全强化学习的现状和未来方向。安全强化学习在传统强化学习中加入安全约束，应用于自动驾驶和机器人等领域。研究方法分为基于模型和无模型，涉及策略优化和控制理论。理论分析关注算法安全性、样本复杂度和收敛性。基准测试环境如AI Safety Gridworlds和Safety Gym用于评估算法性能。未来挑战包括算法扩展性和实时性能。
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关键要点
- 安全强化学习在传统强化学习中加入安全约束，应用于自动驾驶和机器人等领域。
- 安全强化学习的核心目标是优化奖励的同时，保证决策过程中的安全性。
- 安全强化学习需要解决“2H3W”问题：如何优化策略以确保安全、需要多少训练数据、应用进展、基准测试和未来挑战。
- 研究方法分为基于模型和无模型，基于模型的方法依赖于环境建模，无模型的方法通过与环境交互学习。
- 理论分析关注算法安全性、样本复杂度和收敛性，安全强化学习的复杂度高于传统强化学习。
- 基准测试环境如AI Safety Gridworlds和Safety Gym用于评估算法性能。
- 安全强化学习在自动驾驶、机器人技术、工业自动化和能源管理等领域有广泛应用前景。
- 未来挑战包括算法的可扩展性、多任务学习的安全性问题和实时性能的保证。
- 未来展望包括博弈论与安全强化学习结合、信息论与安全强化学习结合以及其他潜在方向。
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