Hierarchical Diffusion Policy: manipulation trajectory generation via contact guidance
作者: Dexin Wang, Chunsheng Liu, Faliang Chang, Yichen Xu
分类: cs.RO
发布日期: 2024-11-20
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2303.04137 by other authors
💡 一句话要点
提出基于接触引导的分层扩散策略，提升机器人操作轨迹生成性能。
🎯 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: 机器人操作 模仿学习 扩散模型 接触引导 分层策略
📋 核心要点
- 端到端扩散策略在富接触机器人任务中表现不佳，且可控性有限，是当前决策方法面临的主要挑战。
- 分层扩散策略（HDP）通过高层接触预测引导低层动作生成，实现更精确和可控的轨迹规划。
- 实验表明，HDP在多个任务中显著优于现有扩散策略，平均提升20.8%，验证了接触引导的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的模仿学习方法——分层扩散策略（HDP），利用目标接触来指导机器人轨迹的生成。该策略分为两层：高层策略基于3D信息预测机器人下一次物体操作的接触点；低层策略基于观察和接触的潜在变量预测朝向高层接触点的动作序列。两个层级的策略都表示为条件去噪扩散过程。结合行为克隆和Q学习来优化低层策略，以精确地引导动作朝向接触点。在6个不同的任务上对HDP进行评估，结果表明其显著优于现有的最先进的模仿学习方法扩散策略，平均提升了20.8%。接触引导带来了显著的改进，包括卓越的性能、更强的可解释性和更强的可控性，尤其是在接触丰富的任务中。此外，本文还提出了一系列关键技术贡献，包括快照梯度优化、3D条件化和提示引导，分别提高了策略的优化效率、空间感知能力和可控性。最后，真实世界的实验验证了HDP可以处理刚性和柔性物体。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，现有端到端扩散策略在处理富接触任务时性能不佳，以及可控性有限的问题。现有方法难以有效利用接触信息，导致轨迹生成精度和鲁棒性不足。
核心思路：论文的核心思路是将策略分为高低两层，高层策略预测目标接触点，低层策略生成到达该接触点的动作序列。通过接触点这一中间表示，将复杂的轨迹生成任务分解为更易于学习和控制的子任务。
技术框架：HDP的整体框架包含两个主要模块：高层接触预测策略和低层动作生成策略。高层策略以3D环境信息为输入，预测下一个接触点；低层策略以环境观察和高层策略预测的接触点为输入，生成相应的动作序列。两个策略均采用条件去噪扩散过程建模。
关键创新：HDP的关键创新在于引入了接触引导的分层策略结构。与端到端方法相比，HDP能够显式地利用接触信息，提高轨迹生成精度和可控性。此外，论文还提出了快照梯度优化、3D条件化和提示引导等技术，进一步提升了策略的性能。
关键设计：低层策略的优化结合了行为克隆和Q学习，利用行为克隆加速学习，并利用Q学习提高策略的探索能力和鲁棒性。快照梯度优化通过保存中间训练状态的梯度信息，加速优化过程。3D条件化利用3D信息增强空间感知能力。提示引导则允许用户通过指定接触点来控制轨迹生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HDP在6个不同的机器人操作任务中，显著优于现有的最先进的模仿学习方法扩散策略，平均提升了20.8%。在真实世界的实验中，HDP成功地处理了刚性和柔性物体的操作任务，验证了其在实际应用中的可行性。这些结果表明，接触引导策略能够有效提高机器人操作的性能和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、操作工具等。特别是在需要精确接触控制的场景下，HDP能够显著提高机器人的操作性能。此外，该方法还具有较强的可解释性和可控性，有助于提升人机协作的效率和安全性。未来，HDP有望在工业自动化、医疗机器人等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Decision-making in robotics using denoising diffusion processes has increasingly become a hot research topic, but end-to-end policies perform poorly in tasks with rich contact and have limited controllability. This paper proposes Hierarchical Diffusion Policy (HDP), a new imitation learning method of using objective contacts to guide the generation of robot trajectories. The policy is divided into two layers: the high-level policy predicts the contact for the robot's next object manipulation based on 3D information, while the low-level policy predicts the action sequence toward the high-level contact based on the latent variables of observation and contact. We represent both level policies as conditional denoising diffusion processes, and combine behavioral cloning and Q-learning to optimize the low level policy for accurately guiding actions towards contact. We benchmark Hierarchical Diffusion Policy across 6 different tasks and find that it significantly outperforms the existing state of-the-art imitation learning method Diffusion Policy with an average improvement of 20.8%. We find that contact guidance yields significant improvements, including superior performance, greater interpretability, and stronger controllability, especially on contact-rich tasks. To further unlock the potential of HDP, this paper proposes a set of key technical contributions including snapshot gradient optimization, 3D conditioning, and prompt guidance, which improve the policy's optimization efficiency, spatial awareness, and controllability respectively. Finally, real world experiments verify that HDP can handle both rigid and deformable objects.