Distributed Reinforcement Learning for Robotics: A Review

本文系统综述了机器人领域分布式强化学习（Distributed RL）的最新进展。分布式强化学习通过多智能体并行采样和训练，大幅提升机器人策略学习的样本效率和训练速度。文章分析了分布式架构（参数服务器、环形通信、去中心化训练）、经验回放与参数同步机制、异步与同步训练的权衡，以及分布式训练在机器人仿真和真实环境中的应用。适用场景包括大规模机器人操作、导航、多机器人协同等需要海量数据的领域。来源机构包括Google DeepMind、OpenAI、UC Berkeley等顶尖研究机构。