Accelerating Visual-Policy Learning through Parallel Differentiable Simulation

📄 arXiv: 2505.10646v2 📥 PDF

作者: Haoxiang You, Yilang Liu, Ian Abraham

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-05-15 (更新: 2025-11-10)

💡 一句话要点

提出一种高效算法以加速视觉策略学习

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视觉策略学习 可微分仿真 策略梯度 机器人控制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉策略学习方法在计算效率和优化稳定性方面存在不足，导致训练时间过长。
  2. 本文提出的算法通过解耦渲染过程与计算图，利用可微分仿真和一阶解析策略梯度，提高了计算效率。
  3. 实验结果显示，该方法在复杂任务上显著提升了最终回报，并减少了训练时间，表现优于所有基线方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种计算效率高的视觉策略学习算法，该算法利用可微分仿真和一阶解析策略梯度。我们的方法将渲染过程与计算图解耦，能够无缝集成现有的可微分仿真生态系统，而无需专门的可微分渲染软件。这种解耦不仅减少了计算和内存开销，还有效减小了策略梯度范数，从而实现更稳定和更平滑的优化。我们在现代GPU加速仿真下对标准视觉控制基准进行了评估，实验表明我们的方法显著减少了训练时间，并在最终回报方面持续超越所有基线方法。特别是在复杂任务如人形机器人行走中，我们的方法在最终回报上实现了4倍的提升，并在单个GPU上成功学习到人形机器人跑步策略，耗时仅4小时。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决视觉策略学习中的计算效率低和优化不稳定的问题。现有方法通常需要专门的可微分渲染软件，导致计算和内存开销较大。

核心思路：我们的方法通过将渲染过程与计算图解耦，允许与现有的可微分仿真生态系统无缝集成，从而提高了计算效率和优化稳定性。

技术框架：整体架构包括可微分仿真模块和策略优化模块。可微分仿真模块负责环境的模拟，而策略优化模块则基于一阶解析策略梯度进行优化。

关键创新：最重要的创新在于解耦渲染过程与计算图，这一设计使得我们的方法能够在不依赖专门软件的情况下，显著降低计算和内存开销，同时提高优化的稳定性。

关键设计：在参数设置上，我们采用了一阶解析策略梯度，损失函数设计为适应可微分仿真输出，网络结构则基于现代深度学习框架进行优化，确保高效的训练过程。

📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在复杂任务如人形机器人行走中实现了4倍的最终回报提升，并在单个GPU上成功学习到跑步策略，训练时间仅需4小时。这一性能显著优于所有基线方法，展示了该算法的有效性和优越性。

🎯 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、虚拟现实等需要实时决策的场景。通过提高视觉策略学习的效率，能够加速智能体的训练过程，降低开发成本，推动相关技术的实际应用和发展。未来，该方法有望在更复杂的环境中实现更高效的学习和决策能力。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose a computationally efficient algorithm for visual policy learning that leverages differentiable simulation and first-order analytical policy gradients. Our approach decouple the rendering process from the computation graph, enabling seamless integration with existing differentiable simulation ecosystems without the need for specialized differentiable rendering software. This decoupling not only reduces computational and memory overhead but also effectively attenuates the policy gradient norm, leading to more stable and smoother optimization. We evaluate our method on standard visual control benchmarks using modern GPU-accelerated simulation. Experiments show that our approach significantly reduces wall-clock training time and consistently outperforms all baseline methods in terms of final returns. Notably, on complex tasks such as humanoid locomotion, our method achieves a $4\times$ improvement in final return, and successfully learns a humanoid running policy within 4 hours on a single GPU.