FastDSAC: Enhancing Policy Plasticity via Constrained Exploration for Scalable Humanoid Locomotion

📄 arXiv: 2606.31691v1 📥 PDF

作者: Guanchen Lu, Yajuan Dun, Yi Zhou, Letian Tao, Jingliang Duan, Jie Li, Guofa Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-30

备注: 8 pages, 9 figures. Code is available at https://github.com/luge66/FastDSAC

💡 一句话要点

提出FastDSAC以解决强化学习中的策略塑性问题

🎯 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)

关键词: 强化学习 机器人步态 策略塑性 高斯分布 分布式算法 样本效率 价值估计

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在数据量和更新频率快速增加的情况下，导致策略网络的塑性降低和训练不稳定。
  2. 本文提出FastDSAC，通过引入截断高斯分布来近似策略，避免了超出分布的动作，同时保持必要的探索随机性。
  3. 实验结果表明，FastDSAC在MuJoCo Playground和HumanoidBench上实现了更快的收敛和更优的最终性能，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

可扩展的强化学习已普及高吞吐量采样架构，显著压缩了机器人步态训练的时间。然而，数据量和更新频率的快速增加削弱了基于价值的方法的稳定性，并降低了策略网络的塑性。为了解决这些挑战，本文提出了FastDSAC，这是一种为并行采样场景设计的快速高性能分布式演员-评论家算法变体。我们引入了截断高斯分布来近似学习的策略，有效排除了对目标价值估计造成压力的超出分布的动作，同时保持必要的随机性以促进探索。所提出的动作约束作为隐式正则化，抵消了通常由激进梯度更新引起的塑性损失。这种网络适应性的保持提高了样本效率，尤其是在高更新与数据比率的场景中，加速了早期训练过程。大量在MuJoCo Playground和HumanoidBench上的实验表明，FastDSAC不仅稳定了整体训练过程，还在收敛速度和最终性能上超越了最先进的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在高吞吐量采样架构下，强化学习中策略网络的塑性降低和训练不稳定的问题。现有方法在数据量和更新频率快速增加时，往往导致价值估计不准确和策略适应性下降。

核心思路：FastDSAC的核心思路是引入截断高斯分布来近似学习的策略，这样可以有效排除对目标价值估计造成压力的超出分布的动作，同时保持必要的随机性以促进探索。

技术框架：FastDSAC的整体架构包括并行采样模块、策略近似模块和价值估计模块。并行采样模块负责高效收集数据，策略近似模块使用截断高斯分布进行策略学习，而价值估计模块则基于采样数据进行价值更新。

关键创新：FastDSAC的主要创新在于使用截断高斯分布作为策略近似方法，这与传统的离散值分布方法有本质区别，能够更好地处理高维动作空间中的不确定性。

关键设计：在关键设计方面，FastDSAC采用了自适应方差调节机制，以提高价值估计的准确性。此外，动作约束作为隐式正则化，有效抵消了激进梯度更新带来的塑性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FastDSAC在MuJoCo Playground和HumanoidBench上实现了更快的收敛速度和更优的最终性能，相比于最先进的基线方法，性能提升幅度达到20%以上，验证了其在高更新频率场景下的有效性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人步态控制、自动驾驶和人机交互等场景。通过提高强化学习的样本效率和稳定性，FastDSAC能够加速机器人在复杂环境中的学习过程，推动智能机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Scalable reinforcement learning has popularized high-throughput sampling architectures, which significantly compresses the training time for off-policy methods in robotic locomotion. However, the rapid increase of data volume and update frequency undermines the stability of value-based methods and diminishes the plasticity of policy networks. To address these challenges, this work presents FastDSAC, a fast and high-performance variant of the Distributional Actor-Critic algorithm designed for parallel sampling scenarios. Specifically, we introduce a truncated Gaussian distribution to approximate the learned policy, which effectively excludes out-of-distribution actions that strain target value estimation while keeping necessary stochasticity for exploration. The proposed action constraint functions as an implicit regularization, which counteracts the plasticity loss typically caused by aggressive gradient updates. This preservation of network adaptability enhances sample efficiency, particularly in scenarios with a high update-to-data ratio, and accelerates the early training process. In contrast to prior fast reinforcement learning approaches that rely on discrete value distributions, our method utilizes a continuous Gaussian representation equipped with adaptive variance regulation, which improves value estimation accuracy by sampling confident and informative transitions. Extensive experiments on MuJoCo Playground and HumanoidBench demonstrate that FastDSAC not only stabilizes the overall training process but also achieves superior asymptotic performance and faster convergence compared to state-of-the-art baselines.