πRL强化学习框架：突破VLA模型机器人控制新高度

在机器人技术快速发展的今天，基于流匹配的视觉语言动作模型（VLA）正成为行业关注的焦点。特别是Physical Intelligence发布的π0和π0.5模型，以其独特的多峰分布建模能力，能够生成高维度且平滑的连续动作序列，在复杂操控任务中展现出卓越性能。

然而，VLA模型的训练过程严重依赖大规模、高质量的人类演示数据，这些数据的收集和标注不仅成本高昂，而且周期漫长。强化学习技术为解决这一难题提供了新思路，它允许智能体通过与环境的实时交互进行自主探索和迭代优化，有效降低对海量数据的依赖，同时突破监督式微调的性能瓶颈。

目前，针对流匹配VLA的强化学习研究仍处于起步阶段，主流研究多集中于自回归VLA模型。核心挑战在于：流匹配VLA通过迭代去噪生成动作，难以直接计算输出动作的对数似然——而这正是PPO、GRPO等策略梯度方法更新的关键要素。

创新解决方案：πRL框架的突破

来自清华大学、北京大学、卡内基梅隆大学等顶尖机构的联合研究团队，推出了专门面向流匹配VLA（π0和π0.5）的在线强化学习微调框架——πRL。该框架基于RLinf系统（首个面向具身智能的大规模强化学习平台）构建，创新性地提出了Flow-Noise和Flow-SDE两种微调方案。

在公开测试平台LIBERO上的实验结果显示，πRL框架实现了令人瞩目的性能提升：π0模型平均成功率提升至97.6%，π0.5模型更是达到了98.3%的优异表现。更令人振奋的是，在包含4,352种抓取-放置任务组合的大规模训练中，成功率增幅超过40%，最终成功率突破80%大关。

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.25889
• 开源代码：https://github.com/RLinf/RLinf
• 模型仓库：https://huggingface.co/RLinf
• 复现文档：https://rlinf.readthedocs.io/en/latest/rst_source/examples/pi0.html

核心技术原理深度解析

πRL框架针对流匹配VLA难以直接计算输出动作对数似然的核心问题，开创性地提出了两条技术路线：

Flow-Noise技术方案

• 智能噪声注入：引入可学习的噪声网络，在去噪过程的每一步动态加入噪声，将确定性过程转化为随机过程
• 精确概率计算：基于已知的噪声输出，精确计算整个去噪序列的联合对数似然
• 梯度优化策略：利用可计算的联合对数似然，直接应用标准策略梯度方法进行优化

Flow-SDE技术方案

• 动态系统转换：将确定性ODE去噪步骤转化为等效的随机微分方程（SDE），在策略中引入必要的随机性
• 双层MDP架构：将SDE去噪作为内层循环，与智能体-环境交互的外层循环结合，构建高效的双层马尔可夫决策过程
• 混合采样加速：训练过程中主要采用ODE确定性采样保证效率，辅以SDE探索确保多样性

实验验证与性能突破

πRL框架在多个标准测试平台上展现了卓越的性能表现：

LIBERO测试平台突破
在少样本学习场景下，πRL框架实现了质的飞跃：π0模型平均成功率从57.6%跃升至97.6%，π0.5模型从77.1%提升至98.3%，这一成绩甚至超越了全数据监督式微调的流匹配VLA表现。

大规模任务验证
在ManiSkill平台构建的4,352种抓取-放置任务组合中，πRL（Flow-Noise）方案展现出强大的扩展能力：π0成功率从38.42%提升至78.83%，π0.5成功率从40.06%跃升至90.85%。

泛化能力测试
通过设计12个与训练环境不同的域随机化测试环境，研究团队验证了πRL算法在新环境下的强大泛化能力。测试涵盖了语言指令变更、物体类型替换、桌面纹理变化等多种场景，每个环境进行256次测试以确保统计显著性。

未来发展方向

πRL框架的未来发展将聚焦于三个核心方向：

• 扩展基准测试：接入更多仿真环境，构建更全面的性能评估体系
• 增强泛化能力：深入分析强化学习带来的分布外泛化增益机制
• 实际应用部署：推动πRL框架从仿真环境走向真实物理机器人，验证其实际应用价值

这一开创性工作不仅为流匹配VLA的强化学习微调提供了实用解决方案，更为整个机器人学习领域开辟了新的技术路径。随着代码、模型和文档的全面开源，πRL框架有望加速智能机器人技术的发展进程。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/4ad76955-6c31-4d73-a929-dd8e88cc34cf