PRICE the Action Chunks: Physical Relational Credit Assignment for Embodied Reinforcement Learning
作者: Yangang Zou, Jiajun Lu, Weitao Zhou, Haibao Yu, Bozhou Zhang, Jiawei Wang, Honglong Tian, Minglei Li, Li Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-30
💡 一句话要点
提出PRICE方法以解决嵌入式强化学习中的信用分配问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 信用分配 物理关系 机器人控制 任务成功率 学习效率 嵌入式系统
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法在处理失败的情况下，无法有效区分有用的早期动作与导致失败的动作，导致信用分配不准确。
- 本文提出的PRICE方法通过物理关系图和信心门控信用分配，利用终端结果推断动作块的信用，避免了对额外评估器的依赖。
- 实验结果显示，PRICE方法在多个基准测试中相较于传统的基于结果的方法，显著提高了任务成功率和学习效率。
📝 摘要（中文）
基于结果的强化学习（RL）通过终端成功信号对视觉-语言-动作策略进行后训练，但对每个动作块分配相同的轨迹级优势。这种方法可能会错误地惩罚早期有用的动作。本文首次探讨了物理关系如何在仅依赖终端结果的情况下为嵌入式RL提供动作块信用。我们提出了物理关系推断信用的框架（PRICE），包括物理关系图和信心门控信用分配。实验表明，PRICE在LIBERO、RoboTwin 2.0和真实机器人上显著提高了任务成功率，并加快了学习速度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决嵌入式强化学习中对动作块信用分配的不准确性，现有方法在失败情况下对早期动作的惩罚可能导致学习效率低下。
核心思路：我们提出的PRICE方法利用物理关系来推断信用，基于终端结果而非额外的评估器，从而实现更精细的信用分配。
技术框架：PRICE方法包含两个主要模块：物理关系图和信心门控信用分配。物理关系图汇聚当前和历史结果，信心门控信用分配则根据成功潜力的变化来调整轨迹级监督。
关键创新：PRICE的核心创新在于利用物理关系进行信用推断，区别于传统方法依赖于额外的任务特定监督或模型训练。
关键设计：在设计中，我们设置了物理关系图的边界条件，定义了成功潜力的计算方式，并设计了基于潜力变化的信用分配机制，以确保信用分配的准确性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在LIBERO、RoboTwin 2.0和真实机器人实验中，PRICE方法的任务成功率相比于传统基于结果的方法提高了显著的百分比，并且学习速度加快，展示了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和智能家居等场景，能够提高系统在复杂环境中的学习效率和任务执行能力。未来，PRICE方法可能推动更广泛的强化学习应用，尤其是在需要实时决策的领域。
📄 摘要（原文）
Outcome-based reinforcement learning (RL) post-trains vision--language--action policies using terminal success signals, but assigns the same trajectory-level advantage to every action chunk. A failed episode can thus penalize useful early actions as if they caused the failure. Existing approaches seek finer-grained feedback through learned evaluators, adding task-specific supervision or additional model training. We explore, for the first time to our knowledge, whether physical relations across trajectories can provide action-chunk credit in embodied RL from terminal outcomes alone, without an auxiliary evaluator. The key insight is that rollouts reaching corresponding physical situations can serve as references for one another: their terminal outcomes provide evidence for assessing local progress. We introduce Physical Relations for Inferring Credit from Episodes(PRICE), with two components: (i) a physical relational graph that pools current and historical outcomes at corresponding chunk boundaries to estimate success potentials; and (ii) confidence-gated credit assignment that uses changes in these potentials to refine trajectory-level supervision. Our analysis connects oracle potential changes to the terminal-success objective and provides a finite-sample directional bound for outcome-independent evidence pools. Independent continuation tests show that PRICE's retained credits align with local progress, while experiments on LIBERO, RoboTwin 2.0, and real robots demonstrate improved task success over outcome-based baselines and faster learning.