摘要：在机器人领域，强化学习（RL）技术正在推动着令人惊叹的进步，但长时间的训练周期和复杂的算法设计一直是阻碍这一技术广泛应用的主要瓶颈。2025年5月，来自加州大学伯克利分校的研究团队（Younggyo Seo、Carmelo Sferrazza、Haoran G

想象一下，如果你正在教一个复杂的舞蹈动作，传统方法可能需要几天甚至几周的时间才能看到明显进步，而FastTD3就像是一位超级教练，能在几小时内帮助学生掌握基本动作，并且教学方法简单明了。这正是FastTD3在人形机器人学习领域带来的革命性变化。

强化学习：机器人学习的"试错之旅"

首先，让我们简单理解什么是强化学习。想象一个小孩子在学习骑自行车——他不断尝试，跌倒，再爬起来尝试新方法，直到找到保持平衡的窍门。强化学习就是这样的过程：机器人通过不断尝试、犯错和从错误中学习来掌握新技能。系统会根据机器人的行为给予奖励或惩罚，引导它朝着正确的方向发展。

传统的强化学习方法在复杂任务上往往需要漫长的训练时间。例如，在最近提出的HumanoidBench基准测试中，即使是最先进的强化学习算法也无法在48小时的训练后解决许多任务。这种漫长的训练时间严重阻碍了研究人员的创新过程，特别是在需要多轮奖励函数设计和政策重新训练的情况下。

FastTD3：强化学习的"速成班"

FastTD3的核心理念非常简单：它是基于TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）算法的改进版本，通过四个关键优化使训练过程大幅提速：

第一，并行模拟。想象你正在学习烹饪一道复杂的菜肴。如果你只能一次尝试一种方法，学习过程会非常缓慢。但如果你可以同时在几十个厨房里尝试不同的烹饪方法，并从所有尝试中学习，你会学得更快。FastTD3就是这样做的——它同时运行多个模拟环境，让机器人并行尝试不同的动作，大大加速了学习过程。

第二，大批量更新。传统方法可能一次只处理少量经验数据（就像一次只消化一小口食物），而FastTD3一次处理海量数据（相当于大口吃饭），让学习过程更加高效。具体来说，FastTD3使用了32,768的批量大小，这比传统方法要大得多。

第三，分布式评论家网络。这听起来很复杂，但其实很像是从多个角度评估同一个动作的价值，而不仅仅是得出"好"或"不好"的简单结论。就像在评价一道菜时，不仅考虑它的味道，还要考虑色香味形等多个维度，从而得到更全面的评价。

第四，精心调整的超参数。想象一下调整音响设备的旋钮以获得最佳音质，FastTD3的研究者们花了大量时间精确调整算法中的各种"旋钮"，使其在特定任务上表现最佳。

这些看似简单的改进组合在一起，创造了惊人的效果：FastTD3能够在单个A100 GPU上，在不到3小时的时间内解决一系列HumanoidBench任务，而这些任务对于其他算法来说可能需要数十小时甚至无法完成。

实验结果：从虚拟到现实的飞跃

研究团队在三个主要的人形机器人控制套件上测试了FastTD3算法：HumanoidBench（39个任务）、IsaacLab（6个任务）和MuJoCo Playground（4个任务）。

在HumanoidBench上，FastTD3的表现远超其他算法。想象一场马拉松比赛，当其他选手还在跑第一圈时，FastTD3已经冲过了终点线。具体来说，在不到3小时的训练后，FastTD3在多个任务上达到了成功阈值，而其他算法如SAC、DreamerV3、TD-MPC2和SimbaV2在同样的时间内几乎没有取得明显进展。

在IsaacLab和MuJoCo Playground的任务中，FastTD3同样表现出色，特别是在具有随机域的粗糙地形上的人形机器人行走任务中。这些任务模拟了真实世界中更具挑战性的环境，FastTD3不仅学习速度快，而且学到的策略更加稳健。

最令人兴奋的是，研究团队成功将FastTD3训练的策略从MuJoCo Playground模拟环境转移到了真实的Booster T1人形机器人上。这是首次成功将离线策略强化学习训练的策略部署到真实人形机器人硬件上，标志着从虚拟到现实的重要突破。

设计选择：FastTD3成功的秘密

FastTD3的成功不是偶然的，研究团队对算法的各个方面进行了深入研究和精心设计。让我们一起探索这些关键的设计选择：

并行环境：研究发现，大规模并行环境能显著加速TD3训练。就像在多个平行宇宙中同时尝试不同的方法，这增加了数据分布的多样性，使TD3能够更好地利用其价值函数，同时缓解了其在探索方面的弱点。

大批量训练：使用异常大的批量大小（32,768）进行训练证明非常有效。想象一个学生同时阅读数千个例子，而不是一次只看一个，这样能够获得更全面的理解。大批量更新虽然会增加每次更新的计算时间，但由于提高了训练效率，总体上减少了训练时间。

分布式强化学习：使用分布式评论家网络在大多数情况下都有帮助，这类似于从多个角度评估同一个动作，而不是给出单一的评分。不过，这也引入了额外的超参数（如价值范围的最小值和最大值），需要额外的调整。

裁剪双Q学习：研究发现，在没有层归一化的情况下，使用Q值的最小值（而非平均值）通常表现更好。这就像是采取更保守的评估方式，宁可低估也不要高估动作的价值。

网络架构：团队使用了梯度递减的多层感知器，为评论家网络使用了1024-512-256个单元，为演员网络使用了512-256-128个单元。有趣的是，他们发现使用更小的模型往往会降低时间效率和样本效率。同时，研究还表明，不需要使用残差路径或层归一化等额外的架构稳定器，因为大批量训练和并行模拟已经减少了更新的不稳定性。

探索噪声调度：研究发现，使用较大的最大噪声尺度（0.4）对FastTD3有帮助，允许算法更广泛地探索动作空间。

更新与数据比率：FastTD3在低更新与数据比率（UTD）下运行良好，通常是每128到4096个并行环境步骤进行2、4或8次更新。这减少了过早过拟合的风险，同时保持了样本效率。

经验回放缓冲区大小：研究团队发现，使用更大的回放缓冲区大小可以提高性能，尽管这会增加GPU内存使用量，因为他们将整个缓冲区存储在GPU上以加速训练。

实现细节：从理论到实践

为了使FastTD3易于使用和推广，研究团队提供了基于PyTorch的开源实现，这是一个轻量级的代码库，使用户能够轻松地在FastTD3上构建新想法。

对于不同的模拟环境，团队开发了特定的包装器：

1. 对于MuJoCo Playground，他们使用原生的RSLRLBraxWrapper，并添加了保存最终观察结果的功能。

2. 对于IsaacLab，他们实现了一个简单的包装器，符合RSL-RL API，尽管目前不支持在IsaacLab训练期间的渲染功能。

3. 对于HumanoidBench，他们开发了一个遵循RSL-RL API的包装器，并提交了一个支持禁用默认GPU渲染器的请求，使其能够运行更多的并行环境。

此外，为了提高训练速度，研究团队还应用了混合精度训练（AMP）和torch.compile优化，在单个A100 GPU上将训练速度提高了高达70%。

不同强化学习算法可能需要不同的奖励函数

研究过程中，团队还发现了一个有趣的现象：不同的强化学习算法可能需要不同的奖励函数来产生理想的行为。例如，在MuJoCo Playground中训练人形机器人行走策略时，即使使用相同的奖励函数，PPO和FastTD3也会产生明显不同的步态。

这是因为现有的奖励函数通常是为PPO调整的，不同的算法可能需要不同的奖励结构来产生理想的行为。为解决这个问题，研究团队专门为FastTD3调整了奖励函数——添加了更强的惩罚项。由于FastTD3的训练时间短，这个调整过程非常高效。调整后的奖励使FastTD3学习到了一种稳定且视觉上更吸引人的步态。

这一发现提醒我们，标准指标（如剧集回报）可能无法捕捉学习策略的实际实用性。就像烹饪比赛中，不仅要看最终的分数，还要品尝菜肴的实际味道。

FastSAC：将快速配方应用于其他算法

为了探索他们的方法是否可以推广到其他模型无关的强化学习算法，研究团队开发了FastSAC，它将FastTD3的配方应用到SAC（Soft Actor-Critic）算法中。实验表明，FastSAC的训练速度显著快于原始SAC，尽管仍然慢于FastTD3。

研究团队观察到，FastSAC在训练过程中往往不稳定，他们推测这可能是因为在高维动作空间中最大化动作熵的难度。考虑到SimbaV2在他们的主要实验中明显快于原始SAC，将最近的强化学习进展融入FastTD3或FastSAC可能是一个有前途的未来方向。

从模拟到现实：真实机器人上的FastTD3

研究团队还进行了从模拟到现实的实验，将FastTD3训练的策略从MuJoCo Playground转移到真实的Booster T1人形机器人上。这种转移非常成功，代表了离线策略强化学习算法在实际人形机器人上的首次成功部署。

为方便起见，团队将Booster Gym的机器人配置和奖励函数移植到了MuJoCo Playground中，后者原本只支持23自由度T1控制。他们发现，在MuJoCo Playground中训练FastTD3大大简化和加速了迭代周期，相比于基于IsaacGym的Booster Gym训练。

结论与未来展望

FastTD3为人形机器人控制提供了一种简单、快速且强大的强化学习方法。通过结合并行模拟、大批量更新、分布式评论家网络和精心调整的超参数，FastTD3能够在单个GPU上的几小时内解决复杂的人形机器人任务，这对于需要快速迭代的机器人研究人员来说是一项重大突破。

值得注意的是，FastTD3并不声称在算法上有重大创新，而是通过精心组合和优化现有技术，创造了一个实用且高效的工具。这种方法的简单性和有效性使其成为机器人强化学习领域的重要贡献。

展望未来，FastTD3与最新的强化学习进展结合可能会产生更强大的算法。作为一种离线策略强化学习算法，FastTD3特别适合于演示驱动的强化学习设置和通过真实世界交互微调模拟训练的策略。此外，FastTD3的快速迭代周期也可能在利用语言模型作为奖励生成器的迭代反向强化学习设置中发挥作用，为解决人形机器人控制中长期存在的奖励设计挑战提供一种有前途的方法。

研究团队希望他们的工作和实现能够加速机器人领域的未来强化学习研究，为下一代智能机器人的发展铺平道路。

来源：至顶网一点号