Model-Based Diffusion for Trajectory Optimization

📄 arXiv: 2407.01573v1 📥 PDF

作者: Chaoyi Pan, Zeji Yi, Guanya Shi, Guannan Qu

分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY, math.OC

发布日期: 2024-05-28

备注: Website: https://lecar-lab.github.io/mbd/

💡 一句话要点

提出基于模型的扩散方法(MBD)用于轨迹优化，无需数据即可解决复杂控制问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 轨迹优化 扩散模型 模型预测控制 机器人控制 运动规划 富接触操作 无数据学习

📋 核心要点

  1. 现有运动规划方法通常是无模型的，无法有效利用已知的系统动力学信息，导致泛化能力受限。
  2. MBD通过显式计算得分函数，将模型信息融入扩散过程，从而在轨迹优化中利用系统动力学。
  3. 实验表明，MBD在复杂接触任务中优于强化学习和基于采样的优化方法，并能有效集成不同质量的数据。

📝 摘要（中文）

扩散模型在生成复杂分布的高保真样本方面表现出强大的能力，通过迭代细化过程实现。尽管扩散模型在运动规划和控制方面取得了成功，但这些方法的无模型特性没有利用现成的模型信息，限制了它们对训练数据之外的新场景的泛化能力（例如，具有不同动力学的新机器人）。本文介绍了一种基于模型的扩散（MBD）优化方法，它使用扩散过程来解决轨迹优化（TO）问题，而无需数据。关键思想是通过利用TO问题中的模型信息来显式计算得分函数，这就是我们称之为基于模型的扩散的原因。此外，虽然MBD不需要外部数据，但它可以自然地与各种质量的数据集成，以引导扩散过程。我们还揭示了MBD与基于采样的优化之间存在有趣的联系。经验评估表明，MBD在具有挑战性的富接触任务中优于最先进的强化学习和基于采样的TO方法。此外，MBD与数据集成能力增强了其通用性和实际适用性，即使是不完善和不可行的数据（例如，高维人形机器人的部分状态演示）也能超出标准扩散模型的范围。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决轨迹优化问题，特别是在复杂、富接触的场景下。现有方法，如强化学习和无模型的扩散模型，要么需要大量数据进行训练，要么无法充分利用已知的系统动力学信息，导致泛化能力不足，难以适应新的机器人或环境。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型进行轨迹优化，但不同于传统的无模型扩散方法，MBD显式地利用系统模型信息来计算扩散过程中的得分函数。通过这种方式，MBD可以在没有大量训练数据的情况下，也能有效地优化轨迹。

技术框架：MBD的整体框架基于扩散模型，但关键在于得分函数的计算方式。它不依赖于神经网络来近似得分函数，而是直接利用系统模型（例如，动力学方程）来计算。具体流程包括：1) 定义轨迹优化问题；2) 构建扩散过程；3) 利用模型信息计算得分函数；4) 通过迭代的扩散和逆扩散过程优化轨迹。

关键创新：MBD最重要的创新在于其“基于模型”的特性。传统的扩散模型通常是无模型的，需要大量数据来学习得分函数。而MBD通过直接利用系统模型计算得分函数，避免了对大量数据的依赖，并且能够更好地利用已知的系统信息。

关键设计：MBD的关键设计在于如何将系统模型信息融入到得分函数的计算中。具体来说，论文可能涉及到如何将动力学方程、约束条件等转化为得分函数的形式，以及如何有效地进行扩散和逆扩散过程。此外，如何将不同质量的数据（例如，部分状态演示）融入到扩散过程中，也是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MBD在具有挑战性的富接触任务中，例如推动物体和操作铰链，优于最先进的强化学习和基于采样的轨迹优化方法。MBD能够有效地利用模型信息，即使在数据有限的情况下也能实现高性能。此外，MBD还能够集成不同质量的数据，进一步提升其性能和泛化能力。具体性能提升数据未知，但整体表现优于对比方法。

🎯 应用场景

MBD在机器人运动规划、自动化控制等领域具有广泛的应用前景。它可以用于解决复杂环境下的机器人导航、操作和装配任务，尤其是在那些难以获取大量训练数据的场景下。此外，MBD还可以应用于自动驾驶、航空航天等领域，提高系统的自主性和鲁棒性。未来，MBD有望成为一种通用的轨迹优化工具，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in diffusion models have demonstrated their strong capabilities in generating high-fidelity samples from complex distributions through an iterative refinement process. Despite the empirical success of diffusion models in motion planning and control, the model-free nature of these methods does not leverage readily available model information and limits their generalization to new scenarios beyond the training data (e.g., new robots with different dynamics). In this work, we introduce Model-Based Diffusion (MBD), an optimization approach using the diffusion process to solve trajectory optimization (TO) problems without data. The key idea is to explicitly compute the score function by leveraging the model information in TO problems, which is why we refer to our approach as model-based diffusion. Moreover, although MBD does not require external data, it can be naturally integrated with data of diverse qualities to steer the diffusion process. We also reveal that MBD has interesting connections to sampling-based optimization. Empirical evaluations show that MBD outperforms state-of-the-art reinforcement learning and sampling-based TO methods in challenging contact-rich tasks. Additionally, MBD's ability to integrate with data enhances its versatility and practical applicability, even with imperfect and infeasible data (e.g., partial-state demonstrations for high-dimensional humanoids), beyond the scope of standard diffusion models.