Brain-inspired Action Generation with Spiking Transformer Diffusion Policy Model

📄 arXiv: 2411.09953v2 📥 PDF

作者: Qianhao Wang, Yinqian Sun, Enmeng Lu, Qian Zhang, Yi Zeng

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-15 (更新: 2025-03-17)

备注: 10 pages, 4 figures and 2 tables, conference submission

💡 一句话要点

提出基于脉冲Transformer扩散策略模型的脑启发式动作生成方法，提升机器人操作性能。

🎯 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: 脉冲神经网络 Transformer 扩散模型 机器人操作 动作生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人动作生成中缺乏对时空特征的有效提取，限制了性能。
  2. 提出STMDP模型，结合脉冲神经网络、Transformer和扩散模型，实现脑启发式动作生成。
  3. 实验表明，STMDP在机器人操作任务中优于现有Transformer模型，Can任务提升8%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于脉冲Transformer神经网络和去噪扩散概率模型(DDPM)的扩散策略模型：脉冲Transformer调制扩散策略模型(STMDP)，这是一种用于生成机器人动作轨迹的新的脑启发式模型。为了提高该模型的性能，我们开发了一种新的解码器模块：脉冲调制解码器(SMD)，它取代了Transformer架构中的传统解码器模块。此外，我们还探索了在我们的框架中用去噪扩散隐式模型(DDIM)代替DDPM。我们在四个机器人操作任务上进行了实验，并对调制块进行了消融研究。我们的模型始终优于现有的基于Transformer的扩散策略方法。特别是在Can任务中，我们取得了8%的改进。所提出的STMDP方法集成了SNN、扩散模型和Transformer架构，为脑启发式机器人技术提供了新的视角和有希望的探索方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人动作轨迹生成问题。现有基于Transformer的扩散策略模型在提取时空特征方面存在不足，尤其是在处理复杂的机器人操作任务时，性能提升有限。因此，如何更有效地利用时空信息，提升动作生成的准确性和效率是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是将脉冲神经网络（SNN）的优势与Transformer和扩散模型相结合。SNN擅长提取时空特征，Transformer具有强大的序列建模能力，而扩散模型则能够生成高质量的动作轨迹。通过整合这三种技术，STMDP模型能够更有效地学习和生成机器人动作。

技术框架：STMDP模型基于Transformer架构，并引入了脉冲神经网络和扩散模型。整体框架包括以下几个主要模块：1) 脉冲Transformer编码器：用于提取输入数据的时空特征。2) 脉冲调制解码器（SMD）：替换了传统的Transformer解码器，进一步提升解码性能。3) 扩散模型：用于生成最终的动作轨迹。可以选择DDPM或DDIM作为扩散模型。

关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 将脉冲神经网络引入到Transformer架构中，利用SNN的时空特征提取能力。2) 提出了脉冲调制解码器（SMD），优化了解码过程。3) 探索了DDIM在扩散策略模型中的应用，为模型提供了更多的选择。

关键设计：SMD解码器是STMDP的关键组成部分，其设计细节包括：使用脉冲神经元进行信息处理，并采用调制机制来控制信息的流动。此外，论文还对扩散模型的参数设置进行了优化，例如噪声schedule的选择，以及采样步数的调整。损失函数方面，采用了标准的扩散模型损失函数，并根据具体任务进行了微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，STMDP模型在四个机器人操作任务中均优于现有的基于Transformer的扩散策略方法。特别是在Can任务中，STMDP模型取得了8%的性能提升。消融实验验证了脉冲调制解码器（SMD）的有效性。此外，实验还探索了DDIM在STMDP模型中的应用，并取得了良好的效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。通过提升机器人动作生成的准确性和效率，可以提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成复杂任务。未来，该方法有望应用于智能制造、医疗机器人、服务机器人等领域。

📄 摘要（原文）

Spiking Neural Networks (SNNs) has the ability to extract spatio-temporal features due to their spiking sequence. While previous research has primarily foucus on the classification of image and reinforcement learning. In our paper, we put forward novel diffusion policy model based on Spiking Transformer Neural Networks and Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM): Spiking Transformer Modulate Diffusion Policy Model (STMDP), a new brain-inspired model for generating robot action trajectories. In order to improve the performance of this model, we develop a novel decoder module: Spiking Modulate De coder (SMD), which replaces the traditional Decoder module within the Transformer architecture. Additionally, we explored the substitution of DDPM with Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) in our frame work. We conducted experiments across four robotic manipulation tasks and performed ablation studies on the modulate block. Our model consistently outperforms existing Transformer-based diffusion policy method. Especially in Can task, we achieved an improvement of 8%. The proposed STMDP method integrates SNNs, dffusion model and Transformer architecture, which offers new perspectives and promising directions for exploration in brain-inspired robotics.