RL Zoo项目：自定义双摆环境强化学习训练问题分析与解决

背景介绍

在强化学习研究中，使用自定义环境进行算法训练是一个常见需求。本文记录了一个基于RL Zoo项目（基于Stable Baselines3的强化学习算法库）实现双摆控制任务的案例，重点分析了自定义环境开发过程中遇到的关键问题及解决方案。

环境构建要点

该案例构建了一个基于PyBullet物理引擎的双摆环境，主要特性包括：

1. 状态空间设计：

   • 采用11维连续观测空间
   • 包含关节角度（sin/cos形式）、角速度、末端位置误差等关键信息
   • 特别加入了运行时间作为状态变量

2. 动作空间设计：

   • 2维连续动作空间（对应两个关节的扭矩控制）
   • 动作范围归一化到[-1,1]

3. 奖励函数设计：

   • 包含位置误差惩罚项
   • 控制量惩罚项
   • 运行时间惩罚项（指数衰减形式）

训练配置优化

针对该环境，作者尝试了以下训练配置：

• 算法：PPO（近端策略优化）
• 网络结构：双256节点隐藏层的MLP
• 关键参数：
  • 学习率：3e-5
  • 批量大小：64
  • 时间步长：512
  • 折扣因子：0.99
  • 泛化优势估计λ：0.9

遇到的核心问题

训练过程中发现算法无法在100万步内收敛，主要表现：

• 末端执行器无法稳定到达目标位置
• 奖励值波动较大，没有明显上升趋势
• 策略学习效率低下

问题分析与解决

经过深入分析，发现以下关键因素影响训练效果：

1. 奖励函数设计问题：

   • 原始设计中各奖励项权重分配不合理
   • 时间惩罚项可能过早抑制探索行为
   • 解决方案：调整各项权重，优先保证位置误差项的引导作用

2. 状态观测设计优化：

   • 原始观测包含冗余信息
   • 解决方案：简化状态表示，移除不必要变量

3. 训练参数调整：

   • 初始学习率设置可能偏小
   • 解决方案：尝试阶段性调整学习率策略

4. 环境动力学特性：

   • 双摆系统本身具有高度非线性
   • 解决方案：增加课程学习机制，从简单任务逐步过渡

经验总结

通过这个案例，我们可以得出以下强化学习实践中的重要经验：

1. 环境设计阶段需要仔细考虑状态表示的有效性
2. 奖励函数设计需要平衡各项指标的权重
3. 对于复杂动力学系统，建议采用渐进式训练策略
4. 训练过程中需要密切监控各项指标的变化趋势

该案例最终通过系统性的参数调整和环境优化解决了收敛问题，为类似的控制任务提供了有价值的参考。