本研究提出了一种风险约束的强化学习框架RiskRL，旨在解决机器人导航中的定位频率选择问题。实验结果表明，RiskRL的性能优于基线方法至少13%，且具备适应新环境的能力。

该研究提出了一种基于最优传输理论的风险感知强化学习框架，以确保决策的可靠性和尊重风险约束。该框架平衡了奖励追求和风险意识，为强化学习提供了一个有前景的方向。