Lerobot项目中PushtEnv环境的多步策略奖励聚合问题分析

背景介绍

在机器人强化学习领域，Lerobot项目提供了一个重要的实验平台。其中，PushtEnv环境是用于推动任务(push task)的核心组件。近期发现该环境在多步策略(multi-step policy)执行时存在奖励聚合(reward aggregation)和终止条件判断的问题，这直接影响到了训练效果和评估指标。

问题本质

当前实现中，PushtEnv._step方法在执行多步动作时存在两个关键缺陷：

1. 奖励计算不当：方法将多个步骤的奖励简单相加，而实际上奖励表示的是目标区域的覆盖率(intersection with target patch)。这种累加方式失去了原有的物理意义，导致训练指标失真。

2. 终止条件判断错误：方法只返回最后一步的done状态，而忽略了中间步骤可能已达终止条件的情况。这会导致本应结束的episode被不必要地延长。

技术细节分析

在强化学习环境中，每个步骤通常应返回单步的奖励和状态。当前实现中，PushtEnv._step方法内部执行多个PushTenv步骤(通过frame_skip参数控制)，但对外只暴露一个聚合结果。这种设计虽然提高了效率，但破坏了标准的MDP(马尔可夫决策过程)假设。

解决方案探讨

临时解决方案

最直接的修改是将累加奖励改为平均奖励。虽然这能部分解决问题，但会导致评估指标(如avg_max_reward)计算不准确，因为评估时我们需要的是最终覆盖率而非平均值。

推荐解决方案

更合理的架构调整是将多步逻辑转移到策略(policy)层面：

1. 策略在首次调用时生成完整的动作序列
2. 后续调用按顺序返回序列中的动作
3. 序列用完后重新生成新序列
4. 添加reset方法清除策略状态

这种设计保持了环境的单步特性，同时允许策略进行多步规划。

替代方案

另一种思路是创建EnvBase的子类，重写rollout方法以原生支持多步策略。这种方案的优点是：

• 保持现有策略代码不变
• 统一处理所有多步策略场景
• 避免奖励和终止条件的错误聚合

实现建议

若采用策略层面的解决方案，需要注意：

1. 策略需维护动作序列和当前索引状态
2. 确保reset时正确清除内部状态
3. 考虑序列生成的计算开销
4. 保持与现有训练流程的兼容性

对于评估指标，建议单独记录每个episode的最大覆盖率，而不是依赖step返回的奖励值。

总结

多步策略在机器人控制中很常见，能提高动作的连贯性和训练效率。Lerobot项目中的这个问题揭示了在平衡效率与正确性时需要仔细设计架构。将多步逻辑放在策略层面是更符合强化学习理论的做法，同时也能保持环境的通用性。