Unitree Robotics强化学习训练中奖励值异常波动问题分析

现象描述

在使用unitreerobotics/unitree_rl_gym项目进行Go2机器人强化学习训练时，开发者观察到一个典型现象：训练过程中的平均奖励值(mean_reward)呈现先上升后下降的非单调变化趋势。这种异常波动现象在保持默认参数设置的情况下出现，引起了开发者对训练过程稳定性的关注。

问题本质分析

经过技术验证，这种现象的核心原因在于训练过程中平均回合长度(mean_episode_length)的下降。具体机制表现为：

1. 训练后期提前终止：随着训练迭代次数增加，智能体在更多环境中会过早触发终止条件，导致单个回合持续时间缩短
2. 奖励计算方式：项目采用reward_sum/max_episode_length的计算方式，当episode_length下降时，reward_sum同步减小
3. 指标关联性：由于奖励累积量与回合时长正相关，短回合自然导致观测到的mean_reward指标下降

解决方案建议

针对这类训练异常，我们推荐以下技术方案：

1. 终止条件优化：

   • 检查并调整环境终止阈值
   • 考虑引入渐进式终止条件，避免训练后期过早终止
   • 可尝试增加存活奖励(survival bonus)

2. 观测空间增强：

   • 原始实现可能存在部分可观测性(POMDP)问题
   • 建议扩展观测向量维度，增加关键状态信息
   • 可考虑引入历史观测堆叠(stacked observations)

3. 训练稳定性措施：

   • 实施多随机种子验证
   • 采用学习率衰减策略
   • 考虑使用课程学习(curriculum learning)逐步提高任务难度

实践验证

开发者反馈通过更换随机种子后获得了正常的训练曲线，这验证了强化学习训练对初始条件的敏感性。建议在实际应用中：

1. 至少进行3-5次不同种子的重复实验
2. 监控episode_length与reward的联合变化
3. 建立完整的训练过程可视化方案

总结

Unitree机器人强化学习训练中的奖励波动现象揭示了深度强化学习在机器人控制应用中的典型挑战。通过系统分析指标关联性、优化终止条件、增强观测空间等措施，可以有效提升训练稳定性。建议开发者在类似应用中建立多维度的训练监控体系，以准确诊断和解决训练异常问题。