Extending Group Relative Policy Optimization to Continuous Control: A Theoretical Framework for Robotic Reinforcement Learning
作者: Rajat Khanda, Mohammad Baqar, Sambuddha Chakrabarti, Satyasaran Changdar
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-25
备注: 13 pages, 2 figures
💡 一句话要点
扩展GRPO到连续控制：机器人强化学习的理论框架
🎯 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: 机器人强化学习 连续控制 群相对策略优化 轨迹聚类 优势估计
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在连续控制任务中面临高维动作空间和稀疏奖励的挑战，限制了其在机器人领域的应用。
- 该论文提出将群相对策略优化(GRPO)扩展到连续控制，通过轨迹聚类和状态感知优势估计来解决上述挑战。
- 论文提供了收敛性和计算复杂度的理论分析，为未来在机器人系统中的实证验证奠定了基础。
📝 摘要（中文）
群相对策略优化(GRPO)通过基于群的优势估计消除了对值函数的依赖，在离散动作空间中展现了潜力。然而，其在连续控制中的应用尚未被探索，限制了其在机器人领域的应用，因为连续动作至关重要。本文提出了一个理论框架，将GRPO扩展到连续控制环境，解决了高维动作空间、稀疏奖励和时间动态等挑战。我们的方法引入了基于轨迹的策略聚类、状态感知的优势估计和为机器人应用设计的正则化策略更新。我们提供了收敛性和计算复杂性的理论分析，为未来在包括运动和操作任务在内的机器人系统中进行实证验证奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决将群相对策略优化（GRPO）应用于连续控制任务的难题，特别是在机器人强化学习领域。现有方法，尤其是依赖值函数的强化学习算法，在高维连续动作空间和稀疏奖励环境中表现不佳，难以训练出有效的机器人控制策略。GRPO在离散动作空间表现良好，但直接应用于连续控制会面临挑战，例如如何有效估计优势函数，以及如何处理连续动作空间中的策略更新。
核心思路：论文的核心思路是将GRPO的优势估计方法扩展到连续控制领域，同时解决高维动作空间和稀疏奖励问题。通过引入轨迹聚类，将相似的轨迹归为一组，从而进行更有效的优势估计。此外，利用状态感知的优势估计，能够更准确地评估不同状态下动作的优劣。最后，采用正则化策略更新，防止策略在训练过程中发生剧烈变化，提高算法的稳定性。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 轨迹数据收集：通过与环境交互，收集轨迹数据。2) 轨迹聚类：使用聚类算法（例如k-means）将相似的轨迹归为一组。3) 状态感知优势估计：基于聚类结果，计算每个状态下动作的优势函数。4) 正则化策略更新：利用计算得到的优势函数，更新策略，并加入正则化项，防止策略过度变化。
关键创新：该论文的关键创新在于将GRPO扩展到连续控制领域，并提出了轨迹聚类和状态感知优势估计方法。与传统的基于值函数的强化学习算法相比，该方法避免了值函数的估计误差，能够更有效地处理高维动作空间和稀疏奖励问题。此外，正则化策略更新也提高了算法的稳定性和收敛性。
关键设计：在轨迹聚类方面，可以选择不同的聚类算法，例如k-means或高斯混合模型。状态感知优势估计可以采用不同的函数逼近方法，例如神经网络。正则化策略更新可以采用不同的正则化项，例如L2正则化或KL散度正则化。具体的参数设置需要根据具体的机器人任务进行调整。损失函数的设计需要考虑优势函数估计的准确性和策略更新的稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提供了收敛性和计算复杂度的理论分析，为未来在机器人系统中的实证验证奠定了基础。虽然目前缺乏实验数据，但理论分析表明，该方法在连续控制任务中具有潜力，能够有效地处理高维动作空间和稀疏奖励问题。未来的实验验证将进一步验证该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人控制任务，例如机器人运动规划、抓取操作、自主导航等。通过学习高效的连续控制策略，可以提高机器人在复杂环境中的适应性和智能化水平。该研究还有助于推动机器人强化学习领域的发展，为解决更复杂的机器人控制问题提供新的思路和方法。
📄 摘要（原文）
Group Relative Policy Optimization (GRPO) has shown promise in discrete action spaces by eliminating value function dependencies through group-based advantage estimation. However, its application to continuous control remains unexplored, limiting its utility in robotics where continuous actions are essential. This paper presents a theoretical framework extending GRPO to continuous control environments, addressing challenges in high-dimensional action spaces, sparse rewards, and temporal dynamics. Our approach introduces trajectory-based policy clustering, state-aware advantage estimation, and regularized policy updates designed for robotic applications. We provide theoretical analysis of convergence properties and computational complexity, establishing a foundation for future empirical validation in robotic systems including locomotion and manipulation tasks.