在自動駕駛與機器人控制等高風險領域，強化學習技術(shù)正面臨關鍵挑戰(zhàn)：如何在保證絕對安全的前提下實現(xiàn)高效控制。清華大學研究團隊近期提出創(chuàng)新算法，通過引入"主動探索危險邊界"機制，成功破解了安全強化學習領域長期存在的核心矛盾，在權(quán)威測試平臺刷新多項性能紀錄。

傳統(tǒng)安全強化學習算法普遍采用"被動防御"策略，通過嚴格限制智能體行動范圍來避免違規(guī)。但研究團隊發(fā)現(xiàn)，這種過度保守的設計反而導致系統(tǒng)陷入惡性循環(huán)——隨著安全約束加強，違規(guī)樣本數(shù)量急劇減少，使得系統(tǒng)對危險邊界的認知變得模糊。實驗數(shù)據(jù)顯示，當違規(guī)率降至0.1%以下時，可行性函數(shù)的估計誤差會呈指數(shù)級增長，最終引發(fā)安全性崩塌。

針對這一困境，研究團隊開發(fā)出雙策略架構(gòu)的RACS算法。該系統(tǒng)包含兩個協(xié)同工作的智能體："執(zhí)行者"負責在安全范圍內(nèi)優(yōu)化任務表現(xiàn)，"探險者"則專門觸碰安全邊界以收集關鍵數(shù)據(jù)。這種設計巧妙利用對抗性探索機制，在保持總采樣量不變的情況下，使違規(guī)樣本占比提升10-100倍，顯著改善了系統(tǒng)對危險狀態(tài)的判斷精度。

技術(shù)實現(xiàn)層面，研究團隊采用重要性采樣技術(shù)解決雙策略數(shù)據(jù)分布差異問題，并通過KL散度約束確保訓練穩(wěn)定性。在Safety-Gymnasium基準測試中，該算法在14項復雜任務中同時實現(xiàn)安全指標與任務性能的雙重領先。特別是在高維度HumanoidVelocity任務中，RACS不僅達成零違規(guī)，其任務回報率較傳統(tǒng)方法提升23%，推箱子導航任務的成功率更是提高41%。

深入分析顯示，算法性能提升源于三個關鍵改進：危險狀態(tài)采樣量增加一個數(shù)量級、可行性函數(shù)估計誤差降低82%、風險低估頻率減少94%。這意味著系統(tǒng)能更準確識別潛在危險，從根本上避免了因認知模糊導致的意外違規(guī)。在HalfCheetahVelocity等任務中，該算法甚至實現(xiàn)了連續(xù)百萬步零違規(guī)的突破性表現(xiàn)。

這項研究為安全強化學習的實際應用開辟了新路徑。通過將"主動認知危險"理念融入算法設計，有效解決了高風險場景中安全與性能的平衡難題。相關代碼已在開源平臺公開，其雙策略架構(gòu)與對抗性探索機制為工業(yè)界提供了可直接借鑒的技術(shù)方案，特別是在自動駕駛決策系統(tǒng)開發(fā)中具有重要應用價值。