自主车辆上的安全强化学习
此研究比较了两种可学习导航策略（安全和不安全），表明安全策略能够在训练过程中生成具有更大间隙（与障碍物之间的距离）的轨迹，减少碰撞，且不影响整体性能。
Jul, 2023
为了确保机器人等自主车辆的广泛部署，本文提出了一种新的闭环范式用于综合安全控制策略，明确考虑系统在可能的未来情景下的演变不确定性，通过物理动力学和机器人的学习算法共同推理，利用对抗深度强化学习进行放大，展示了该框架能够处理贝叶斯信念传播和大规模预训练神经轨迹预测模型引起的隐式学习。
Sep, 2023
本文介绍了一种利用深度强化学习解决自动驾驶问题的方案，不同于其他机器人任务，自动驾驶需要确保功能安全和在多个智能体情境下执行正确的决策，其中的主要挑战包括如何处理多个智能体的不确定行为，以及如何在 “Desires” 策略和难以控制的路径规划之间实现平衡。
Oct, 2016
该论文提出了一种考虑安全性的学习算法，利用 Lyapunov 稳定性检验的控制理论结果和动力学统计模型，得到具备可证明稳定性证书的高性能控制策略，并通过高斯过程先验进一步保证数据安全性和提高控制性能。在反演摆模拟实验中表现出安全性高、控制性能良好的特点。
May, 2017
本文提出了一种安全的深度强化学习自动驾驶系统，采用了基于规则和基于学习的方法，其中包括手工制作的安全模块和动态学习的安全模块，通过模拟环境的实验结果证明了其优异的性能。
Oct, 2019
提出一种基于长短期约束的安全强化学习算法，用于优化端到端自动驾驶的训练过程，实现连续状态和行动任务中更高的安全性和长距离决策任务中更高的探索性能。
Mar, 2024
将基于学习的技术，特别是强化学习，整合到机器人技术中来解决非结构化环境中的复杂问题很具有前景。本文展示了我们如何以原则性的方式将复杂的安全约束强加于基于学习的机器人系统中，从理论和实践的角度进行了展示。
Apr, 2024
提出一种针对强化学习任务的风险预防训练方法，基于统计对比分类器，以预测状态 - 动作对导致不安全状态的概率，并且通过收集风险预防轨迹和重塑奖励函数，来引导安全强化学习策略。在机器人仿真环境中进行实验，结果表明该方法与现有的模型模式方法的表现相当，且优于传统的模型自由的安全强化学习方法。
Sep, 2022
本文综述了机器学习在实现安全决策方面的最新进展，并重点介绍了控制理论和强化学习研究中使用的语言和框架。文章讨论了学习控制方法、强化学习方法和可正式证明学习控制策略安全性的方法，并强调了在近距离与人类操作时安全性至关重要。此外，作者还强调了未来机器人学习研究中需要解决的一些挑战，以及促进控制和强化学习方法公平比较的基于物理的基准测试。
Aug, 2021