Distributed Policy Training for Robot Learning at Scale

本文提出了一种面向机器人学习的大规模分布式策略训练方法。该方法通过多节点并行采样和集中式策略更新，实现了机器人策略的高效训练，支持数千个并行环境实例。文章提出了梯度压缩、通信优化、负载均衡等技术，解决了分布式训练中的通信瓶颈和数据异构性问题，并在大规模操作和导航任务上验证了训练速度和最终性能的提升。适用场景包括大规模机器人策略预训练、通用策略学习等领域。来源机构包括Google Robotics、OpenAI、Meta AI等。