--- title: "Safe Exploration(安全探索)" created: 2026-06-29 updated: 2026-06-29 type: concept tags: [safe-reinforcement-learning, exploration, safety, RL] sources: [[safe-equilibrium-exploration]] confidence: high --- # Safe Exploration(安全探索) > [[reinforcement-learning|强化学习]] 中确保训练过程**零约束违反**的探索机制。核心方法是将探索限制在 [[feasible-zone|可行域]] 内。Yang et al. (2026) 首次揭示其目标是找到可行域与 [[uncertain-model|不确定模型]] 之间的 [[equilibrium-safe-exploration|均衡]]。 ## 两种训练模式 | 模式 | 全称 | 安全探索需求 | |------|------|-------------| | OTOI | Offline Training, Online Implementation | 无需(在 sim 中训练) | | SOTI | Simultaneous Online Training and Implementation | **必需**(在真实环境交互) | OTOI 依赖高保真仿真器;SOTI 适用于仿真器不可用的真实场景(机器人、自动驾驶)。 ## 核心挑战 - **可行域-模型耦合**:只能在可行域内收集数据 → 域外环境未知 → 模型不确定 → 不敢扩展可行域 - 传统方法([[safety-filter|Safety Filter]])依赖人类设计的约束,可行域保守且不完整 - [[safe-equilibrium-exploration|SEE]] 首次打破这一循环,同时优化可行域和模型精度 ## 相关概念 - [[feasible-zone|可行域]] - [[equilibrium-safe-exploration|安全探索均衡]] - [[safe-equilibrium-exploration|SEE 算法]] - [[safety-filter|Safety Filter]] - [[reinforcement-learning|强化学习]]