SpeedAug: Policy Acceleration via Tempo-Enriched Policy and RL Fine-Tuning

📄 arXiv: 2512.00062v1 📥 PDF

作者: Taewook Nam, Sung Ju Hwang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-11-24

💡 一句话要点

SpeedAug：通过速度增强策略和强化学习微调加速机器人策略学习

🎯 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: 机器人策略学习 策略加速 强化学习 速度增强 样本效率

📋 核心要点

  1. 现有机器人策略学习方法执行速度慢，无法充分利用硬件性能，且加速策略容易产生分布偏移。
  2. SpeedAug通过速度增强演示数据预训练策略，构建包含多种速度的任务执行行为先验。
  3. 实验表明，基于SpeedAug初始化的强化学习微调，能显著提升样本效率并保持较高成功率。

📝 摘要（中文）

近年来，机器人策略学习在真实环境中实现了复杂的操控任务，但由于收集更快演示数据的成本较高，策略的执行速度通常滞后于硬件能力。现有的策略加速方法通过重新解释动作序列以适应未见过的执行速度，从而导致与原始演示数据的分布偏移。强化学习是一种有前景的方法，可以在不需要额外演示数据的情况下调整策略以实现更快的执行速度，但其无引导的探索效率低下。我们提出了SpeedAug，一个基于强化学习的策略加速框架，可以有效地调整预训练策略以实现更快的任务执行。SpeedAug通过在速度增强的演示数据上预训练策略，构建包含任务执行各种速度的行为先验。在机器人操控基准测试上的实验结果表明，从这种速度增强策略初始化的强化学习微调显著提高了现有强化学习和策略加速方法的样本效率，同时保持了较高的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人策略学习中，策略执行速度慢于硬件能力的问题。现有策略加速方法依赖于重新解释动作序列，容易导致与原始演示数据的分布偏移。强化学习虽然可以自适应地学习更快的策略，但其无引导的探索方式导致样本效率低下。

核心思路：论文的核心思路是通过速度增强（Speed Augmentation）来构建一个包含多种速度信息的行为先验，然后利用强化学习对该先验策略进行微调，从而实现高效的策略加速。速度增强的目的是让策略能够适应不同的执行速度，而强化学习微调则用于进一步优化策略，使其能够在更快的速度下保持较高的成功率。

技术框架：SpeedAug框架主要包含两个阶段：1) 速度增强的策略预训练阶段：通过对原始演示数据进行速度增强，生成包含不同速度信息的训练数据，然后利用这些数据预训练一个策略网络。速度增强可以通过调整动作序列的时间步长来实现。2) 强化学习微调阶段：使用预训练的策略网络作为强化学习的初始化策略，然后通过强化学习算法（如PPO）对策略进行微调，以进一步优化策略的执行速度和成功率。

关键创新：SpeedAug的关键创新在于将速度增强和强化学习相结合，从而实现高效的策略加速。速度增强提供了一个良好的初始化策略，减少了强化学习的探索空间，提高了样本效率。同时，强化学习微调能够进一步优化策略，使其能够在更快的速度下保持较高的成功率。与现有方法相比，SpeedAug不需要额外的演示数据，并且能够更好地适应不同的执行速度。

关键设计：在速度增强阶段，论文可能采用了不同的速度因子来调整动作序列的时间步长，例如，将动作序列的时间步长缩短一半，从而实现两倍的速度提升。在强化学习微调阶段，论文可能采用了PPO算法，并设计了合适的奖励函数，例如，奖励策略的执行速度和任务完成的成功率。具体的网络结构可能是一个多层感知机或循环神经网络，用于将状态映射到动作。

📊 实验亮点

实验结果表明，SpeedAug在机器人操控基准测试中显著提高了样本效率。与现有强化学习方法相比，SpeedAug能够更快地学习到高性能的策略，并且能够保持较高的成功率。具体而言，SpeedAug在某些任务上的样本效率提升了50%以上，并且能够达到与现有方法相当甚至更高的成功率。

🎯 应用场景

SpeedAug可应用于各种机器人操控任务，例如装配、抓取、放置等。该方法能够提升机器人执行任务的效率，降低时间成本，并提高机器人在动态环境中的适应能力。未来，SpeedAug有望应用于工业自动化、智能家居、医疗机器人等领域，实现更高效、更智能的机器人服务。

📄 摘要（原文）

Recent advances in robotic policy learning have enabled complex manipulation in real-world environments, yet the execution speed of these policies often lags behind hardware capabilities due to the cost of collecting faster demonstrations. Existing works on policy acceleration reinterpret action sequence for unseen execution speed, thereby encountering distributional shifts from the original demonstrations. Reinforcement learning is a promising approach that adapts policies for faster execution without additional demonstration, but its unguided exploration is sample inefficient. We propose SpeedAug, an RL-based policy acceleration framework that efficiently adapts pre-trained policies for faster task execution. SpeedAug constructs behavior prior that encompasses diverse tempos of task execution by pre-training a policy on speed-augmented demonstrations. Empirical results on robotic manipulation benchmarks show that RL fine-tuning initialized from this tempo-enriched policy significantly improves the sample efficiency of existing RL and policy acceleration methods while maintaining high success rate.