IsaacLab项目中RSL-RL算法在Go2运动任务中的NaN值问题分析与解决

问题背景

在IsaacLab机器人仿真平台的开发过程中，研究人员发现当使用RSL-RL强化学习算法训练Go2四足机器人的粗糙地形运动策略时，会出现训练不稳定的现象。具体表现为在训练进行到5000-8000次迭代后，价值函数损失突然爆炸性增长，最终导致算法返回NaN(非数字)值而失败。

现象描述

训练过程中，系统会突然输出类似以下错误信息：

ValueError: Expected parameter loc (Tensor of shape (24576, 12)) of distribution Normal(loc: torch.Size([24576, 12]), scale: torch.Size([24576, 12])) to satisfy the constraint Real(), but found invalid values:
tensor([[nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan],
        ...,
        [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan]], device='cuda:0',
       grad_fn=<AddmmBackward0>)

从错误信息可以看出，在CUDA设备上计算的张量出现了NaN值，这直接导致正态分布参数无效，训练过程中断。

技术分析

1. NaN值产生的原因

在深度学习训练过程中，NaN值通常由以下几种情况引起：

• 数值溢出：当数值变得过大或过小时，超出浮点数的表示范围
• 除零错误：在计算过程中出现了除以零的操作
• 不稳定的梯度：梯度爆炸导致参数更新幅度过大
• 不恰当的正则化：某些正则化项可能导致数值不稳定

2. RSL-RL算法的特殊性

RSL-RL(Reinforcement Learning with Safety Layers)是一种结合安全约束的强化学习算法，它在标准强化学习框架基础上增加了安全层，确保策略输出满足预定义的安全约束。在四足机器人运动控制中，这种安全机制尤为重要。

3. 问题根源

经过IsaacLab开发团队的分析，该问题与动作裁剪(action clipping)的实现方式有关。动作裁剪是一种常见的技巧，用于限制策略输出的动作范围，防止不合理的控制指令。然而，不当的实现方式可能导致：

• 梯度消失：过度裁剪会使梯度信息丢失
• 训练不稳定：裁剪边界处理不当会造成数值不稳定
• 策略退化：长期裁剪可能导致策略探索能力下降

解决方案

IsaacLab团队通过以下方式解决了这一问题：

1. 优化动作裁剪实现：改进了动作裁剪的计算方式，确保在限制动作范围的同时保持梯度信息的完整性。

2. 梯度裁剪：在反向传播过程中增加梯度裁剪，防止梯度爆炸。

3. 数值稳定性检查：在关键计算步骤添加数值检查，提前发现并处理潜在的数值不稳定情况。

4. 学习率调整：针对Go2机器人的运动任务特性，优化了学习率调度策略。

实践建议

对于使用IsaacLab平台进行四足机器人强化学习训练的研究人员，建议：

1. 监控训练过程：密切关注价值函数损失的变化趋势，早期发现不稳定迹象。

2. 合理设置超参数：特别是学习率和裁剪阈值，需要根据具体任务进行调整。

3. 使用稳定版本：确保使用包含相关修复的最新版本代码库。

4. 逐步增加难度：在训练初期使用较简单的环境设置，待策略初步稳定后再增加难度。

总结

强化学习在机器人控制领域的应用常常面临训练不稳定的挑战。IsaacLab团队通过对RSL-RL算法在Go2四足机器人运动任务中NaN值问题的分析和解决，不仅修复了具体的技术问题，也为类似场景下的强化学习训练提供了有价值的实践经验。这一案例再次证明，在机器人强化学习中，算法实现细节的优化与算法理论本身同等重要。