A Balanced Data Diet: Addressing the Exploration Bottleneck in Mega-Scale RL for Robot Control

📄 arXiv: 2610.12465v1 📥 PDF

作者: Octi Zhang, Mateo Guaman Castro, Patrick Yin, Ignacio Dagnino, Abhishek Gupta, Rosario Scalise, Byron Boots

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-10-08

备注: CoRL 2026. Project website: https://sgs-rl.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出成功引导采样以解决大规模强化学习中的探索瓶颈问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 自适应采样 机器人控制 多任务学习 并行模拟

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在处理复杂动态任务时，面临探索效率低下的问题，导致学习信号浪费。
  2. 论文提出成功引导采样（SGS），通过自适应采样集中训练于策略能力边界附近的任务配置，以提高学习效率。
  3. 实验表明，SGS在多达一百万个并行环境中有效解决了复杂的四足运动和组装任务，超越了以往方法的表现。

📝 摘要（中文）

通用机器人需要执行从灵活运动到灵巧操作的多种任务。尽管模拟到现实的强化学习（RL）已被证明是实现这一目标的有效工具，但现有的RL流程依赖于繁重的工程任务结构先验，如奖励设计和示范。最近的研究表明，结合多样化的模拟器重置和大规模并行模拟可以减轻多个操作问题上的工程负担。然而，将这一范式简单扩展到更精确或动态的问题仍然存在挑战。我们提出成功引导采样（SGS），一种简单的自适应采样器，集中RL训练于策略能力边界附近的任务配置，从而有效利用批次中的学习经验。通过在多达$2^{20}$个并行环境中进行实验，SGS使得RL能够解决以往方法无法解决的复杂多地形四足运动和接触丰富的组装任务。最后，我们将学习到的操作策略蒸馏为基于RGB的策略，并展示了在真实硬件上对多个复杂组装任务的零-shot迁移。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在大规模强化学习中，探索效率低下导致学习信号浪费的问题。现有方法在面对复杂动态任务时，往往依赖于均匀采样，无法有效利用已掌握的经验。

核心思路：论文提出的成功引导采样（SGS）通过自适应采样策略，集中训练于策略能力的边界附近，从而提高学习效率，减少无效探索。

技术框架：SGS的整体架构包括任务配置的自适应选择模块、并行环境的管理模块以及学习信号的优化模块。通过这些模块的协同工作，SGS能够在大规模并行环境中实现高效的强化学习。

关键创新：SGS的核心创新在于其自适应采样机制，能够动态调整任务配置的选择，确保训练集中在策略尚未掌握的领域。这一设计与传统的均匀采样方法形成鲜明对比，显著提高了学习效率。

关键设计：SGS在参数设置上采用了动态调整策略，损失函数设计上注重于强化学习信号的有效利用，网络结构则结合了深度学习的最新进展，以支持复杂任务的学习。通过这些设计，SGS能够在大规模环境中实现显著的性能提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SGS在多达一百万个并行环境中成功解决了复杂的多地形四足运动和接触丰富的组装任务，超越了以往方法的表现。具体而言，SGS在这些任务中的学习效率显著提高，展示了其在大规模强化学习中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和复杂环境下的任务执行等。通过提高强化学习的探索效率，SGS能够帮助机器人更好地适应多变的任务需求，提升其在实际应用中的表现和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

General-purpose robots must perform a wide range of tasks from agile locomotion to dexterous manipulation. While sim-to-real reinforcement learning (RL) has proven to be a useful tool for this goal, current RL pipelines depend on engineering-heavy, per-task structural priors such as shaped rewards and demonstrations. Recent work has shown that diverse simulator resets, combined with massively parallel simulation, can alleviate much of this engineering burden on several manipulation problems. However, we find that naively scaling this paradigm to more precise or dynamic problems remains non-trivial. While simulator resets can help with exploration, uniformly sampling over this distribution wastes a growing fraction of learning experience on task configurations the policy has already mastered or cannot yet attempt. This makes it challenging to see the expected benefits of scaling parallel environments for RL, since much of the learning signal in a batch is wasted during learning. To mitigate this, we introduce Success Guided Sampling (SGS), a simple adaptive sampler that concentrates RL training on task configurations around the frontier of the policy's capabilities. Doing so allows large-scale simulated RL to make the most out of the experience in a batch, enabling much more effective scaling to large-scale parallel simulation. Across experiments using up to $2^{20}$ (over one million) parallel environments, SGS enables RL to solve challenging multi-terrain quadruped locomotion and contact-rich assembly tasks that prior methods fail to solve. Finally, we distill the learned manipulation policies into RGB-based policies and demonstrate zero-shot transfer to several challenging assembly tasks on real hardware. Project website: https://sgs-rl.github.io/.