Offline RL with Hierarchical Action Chunking

📄 arXiv: 2607.20834v1 📥 PDF

作者: Ahad Jawaid

分类: cs.LG

发布日期: 2026-07-23

备注: RLC/RLJ 2026

💡 一句话要点

提出Hierarchical Implicit Q-Chunking以解决离线强化学习中的长时间任务问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 层次化方法 动作分块 价值估计 长时间任务 潜在规划 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有的离线目标条件强化学习方法在处理长时间任务时，面临价值估计误差累积的问题。
  2. 本文提出的HiQC算法通过高层潜在规划与低层动作分块相结合，解决了低级控制器的短视执行问题。
  3. 在OGBench测试套件中，HiQC在长时间导航任务上表现出最高的综合性能，尤其是在类人巨人任务上取得显著提升。

📝 摘要（中文）

离线目标条件强化学习（RL）有望从静态数据集中学习通用策略，但在长时间任务中面临挑战，主要由于价值估计误差在长链的贝尔曼备份中累积。现有的层次化方法通过将任务分解为子目标来缓解这一问题，但往往依赖于低级控制器，导致短视执行和偏差的价值估计。本文提出了层次隐式Q-分块（HiQC），这是一种结合高层潜在规划与低层动作分块的离线目标条件RL算法。通过将低层评论员条件化于时间扩展的动作序列，HiQC实现了无偏的k步价值备份，在规划和执行层面压缩了时间范围。理论上，我们证明了这种双重分解在有限每次备份误差模型下，相较于标准层次或平坦分块，能更紧密地界定价值误差。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中长时间任务的价值估计误差累积问题。现有方法依赖低级控制器，导致短视执行和偏差的价值估计，限制了性能。

核心思路：HiQC算法通过将低层评论员条件化于时间扩展的动作序列，实现了无偏的k步价值备份，从而在规划和执行层面压缩了时间范围，减轻了价值误差的影响。

技术框架：HiQC的整体架构包括高层潜在规划模块和低层动作分块模块。高层模块负责生成潜在的子目标，而低层模块则执行这些子目标对应的动作序列。

关键创新：HiQC的主要创新在于其双重分解策略，结合了高层和低层的优势，能够在有限的每次备份误差模型下，提供更紧密的价值误差界限，这与传统的层次化或平坦分块方法有本质区别。

关键设计：在设计中，HiQC采用了特定的损失函数来优化低层评论员的价值估计，并通过调整动作序列的时间扩展来提高整体性能。网络结构方面，采用了深度神经网络以处理复杂的状态空间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HiQC在OGBench测试套件中表现出色，尤其是在长时间导航任务上，取得了最高的综合性能，相较于其他方法，提升幅度显著，尤其是在类人巨人任务上表现尤为突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶和智能代理等长时间决策任务。通过提高离线强化学习在复杂环境中的表现，HiQC有助于推动智能系统的自主学习和适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline goal-conditioned reinforcement learning (RL) holds the promise of learning general-purpose policies from static datasets. However, scaling these methods to long-horizon tasks remains a challenge due to the curse of horizon, where value estimation errors can compound through long chains of bootstrapped Bellman backups. Existing hierarchical approaches mitigate this by decomposing tasks into subgoals, yet they often rely on low-level controllers that suffer from myopic execution and biased value estimates. In this work, we propose Hierarchical Implicit Q-Chunking (HiQC), an offline goal-conditioned RL algorithm that combines high-level latent planning with low-level action chunking. By conditioning the low-level critic on temporally extended action sequences, HiQC enables unbiased k-step value backups, compressing the horizon at both the planning and execution levels. We theoretically demonstrate that this dual decomposition results in a tighter bound on value error under a bounded per-backup error model compared to standard hierarchy or flat chunking alone. Empirically, HiQC achieves the highest aggregate performance among the compared methods on the OGBench suite, with its largest gains on long-horizon navigation tasks such as humanoid-giant.