P3: Probabilistic Policy Propagation for Stable VAE-Based Robot Learning

📄 arXiv: 2607.25541v1 📥 PDF

作者: Liyun Yan, Jianming Ma, Yang Zhang, Shengcheng Fu, Zhanxiang Cao, Keqi Zhu, Yizhi Chen, Yue Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出P^3以解决VAE与PPO结合中的不稳定性问题

🎯 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: 变分自编码器 近端策略优化 机器人学习 策略学习 分布感知优化

📋 核心要点

  1. 现有的VAE与PPO结合方法在潜变量空间中使用单样本近似，导致显著的方差和偏差，从而影响学习的稳定性和效率。
  2. P^3通过结合基于矩的概率方法与基于采样的校准，提供了一种分布感知的优化框架，旨在提高VAE基础策略的学习效率和鲁棒性。
  3. 实验结果显示，P^3在复杂的人形跑酷任务中表现出色，数据效率从64.6%提升至96%以上，收敛步骤减少超过20%。

📝 摘要（中文）

变分自编码器（VAE）在机器人领域中被广泛应用于编码高维和噪声观察。然而，其随机潜变量与近端策略优化（PPO）之间存在不匹配：有效的策略需要对潜在分布进行边际化，而现有实现仅使用单个潜变量样本来估计概率比和KL散度。本文识别出一个被忽视的理论根源：在随机潜变量空间中，单样本近似会引入显著的方差和偏差。为了解决这一问题，本文提出了P^3（Probabilistic Policy Propagation），一种基于分布的优化框架，旨在提高VAE基础策略的稳定性和效率。实验表明，P^3将数据效率提升至96%以上，收敛步骤减少超过20%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决VAE与PPO结合中由于随机潜变量引起的学习不稳定性问题。现有方法在潜变量空间中使用单样本近似，导致显著的方差和偏差，影响策略的有效性。

核心思路：P^3的核心思想是通过引入分布感知的优化框架，结合基于矩的概率方法和基于采样的校准，来提高策略学习的稳定性和效率。这样的设计能够更好地处理潜变量的不确定性，从而提升策略的鲁棒性。

技术框架：P^3的整体架构包括两个主要模块：一是基于矩的概率方法，用于稳定和高效的学习；二是基于采样的校准，用于在潜变量不确定性下实现鲁棒的策略行为。

关键创新：P^3的主要创新在于其分布感知的优化方法，能够有效减少由于单样本近似引起的方差和偏差，与传统方法相比，显著提升了策略的学习效率和稳定性。

关键设计：在P^3中，损失函数的设计考虑了潜变量的分布特性，采用了基于矩的估计方法，并结合了多样本采样策略，以确保在潜变量空间中的有效学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，P^3在复杂的人形跑酷任务中显著提升了学习效率，数据效率从64.6%提升至96%以上，收敛步骤减少超过20%。这些结果验证了P^3在VAE基础策略中的有效性，为未来的研究提供了坚实的基础。

🎯 应用场景

该研究在机器人学习领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要处理高维和噪声观察的任务中。P^3可以为复杂的机器人控制任务提供更稳定和高效的策略学习，推动智能机器人在动态环境中的应用。未来，P^3的框架也可能扩展到其他领域，如自动驾驶、智能制造等。

📄 摘要（原文）

Variational Autoencoders are widely used to encode high-dimensional and noisy observations in robotics. However, their stochastic latent creates a mismatch with Proximal Policy Optimization (PPO): an effective policy marginalizes over the latent distribution, whereas former implementations estimate its probability ratio and KL divergence using only one latent sample. We identify a fundamental but overlooked theoretical cause: naive single-sample approximations in stochastic latent space induce significant variance and bias in the surrogate loss. To address this, we introduce P^3 (Probabilistic Policy Propagation), a distribution-aware optimization framework for VAE-based policies. $P^3$ couples moment-based probabilistic method for stable and efficient learning with sampling-based calibration for robust policy behavior under latent uncertainty. In our experiments, P^3 boosts data efficiency from 64.6% to >96%, reduces convergence steps by >20%. Furthermore, P^3 is evaluated on challenging humanoid parkour tasks and shows an effective foundation for VAE-based PPO. Code is available at https://github.com/ylyem9x/P3_Open.