Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process
作者: Yanjiang Guo, Yucheng Hu, Jianke Zhang, Yen-Jen Wang, Xiaoyu Chen, Chaochao Lu, Jianyu Chen
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-11-27
备注: NeurIPS 2024
💡 一句话要点
PAD：通过联合去噪过程实现视觉策略学习，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: 视觉策略学习 扩散模型 机器人控制 图像预测 联合去噪
📋 核心要点
- 现有机器人策略学习方法难以同时处理图像预测和动作生成，忽略了两者在物理世界动力学上的关联。
- PAD框架通过联合去噪过程统一图像预测和机器人动作，利用扩散Transformer集成图像和机器人状态。
- 实验表明，PAD在Metaworld基准测试中相对改进26.3%，真实机器人操作中成功率提升28.0%。
📝 摘要（中文）
扩散模型在图像生成任务（包括图像编辑和视频创建）中表现出卓越的能力，代表了对物理世界的良好理解。另一方面，扩散模型也通过对动作进行去噪，在机器人控制任务中显示出潜力，被称为扩散策略。虽然扩散生成模型和扩散策略分别表现出不同的能力——图像预测和机器人动作，但它们在技术上遵循相似的去噪过程。在机器人任务中，预测未来图像和生成动作的能力高度相关，因为它们共享物理世界的相同底层动力学。基于这一洞察，我们引入PAD，一种新颖的视觉策略学习框架，它在联合去噪过程中统一了图像预测和机器人动作。具体来说，PAD利用扩散Transformer（DiT）无缝集成图像和机器人状态，从而能够同时预测未来图像和机器人动作。此外，PAD支持在机器人演示和大规模视频数据集上进行联合训练，并且可以轻松扩展到其他机器人模态，例如深度图像。PAD优于以前的方法，通过在数据高效的模仿学习设置中使用单个文本条件视觉策略，在完整的Metaworld基准测试中实现了显着的26.3％的相对改进。此外，与最强的基线相比，PAD在真实机器人操作设置中对未见任务表现出卓越的泛化能力，成功率提高了28.0％。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人策略学习中，图像预测和动作生成相互独立的问题。现有方法通常将两者分开处理，忽略了它们共享的物理世界动力学信息，导致学习效率低下和泛化能力不足。
核心思路：论文的核心思路是将图像预测和机器人动作生成统一到一个联合去噪过程中。通过共享底层动力学模型，可以提高学习效率和泛化能力。PAD框架利用扩散模型强大的生成能力，同时预测未来图像和生成控制动作。
技术框架：PAD框架的核心是基于扩散Transformer（DiT）的联合去噪模型。该模型接收当前图像和机器人状态作为输入，通过扩散过程逐步添加噪声，然后通过逆扩散过程逐步去噪，最终同时预测未来图像和机器人动作。框架支持在机器人演示和大规模视频数据集上进行联合训练，以提高模型的泛化能力。
关键创新：PAD的关键创新在于将图像预测和动作生成统一到一个联合去噪过程中，并利用扩散Transformer实现高效的建模。与现有方法相比，PAD能够更好地利用图像信息来指导动作生成，并提高模型的泛化能力。
关键设计：PAD使用扩散Transformer（DiT）作为核心模型，该模型具有强大的图像生成能力。损失函数包括图像预测损失和动作生成损失，用于指导模型的训练。模型在机器人演示和大规模视频数据集上进行联合训练，以提高模型的泛化能力。文本条件被用于引导策略学习，允许模型根据文本指令执行任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PAD在Metaworld基准测试中取得了显著的性能提升，相对改进达到26.3%。在真实机器人操作环境中，PAD的成功率比最强的基线提高了28.0%。这些实验结果表明，PAD框架能够有效地提高机器人的操作性能和泛化能力。
🎯 应用场景
PAD框架具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该研究成果有助于提高机器人的自主性和智能化水平，使其能够更好地适应复杂多变的环境。未来，PAD可以扩展到更多机器人模态，例如深度图像、触觉信息等，进一步提高机器人的感知和控制能力。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have demonstrated remarkable capabilities in image generation tasks, including image editing and video creation, representing a good understanding of the physical world. On the other line, diffusion models have also shown promise in robotic control tasks by denoising actions, known as diffusion policy. Although the diffusion generative model and diffusion policy exhibit distinct capabilities--image prediction and robotic action, respectively--they technically follow a similar denoising process. In robotic tasks, the ability to predict future images and generate actions is highly correlated since they share the same underlying dynamics of the physical world. Building on this insight, we introduce PAD, a novel visual policy learning framework that unifies image Prediction and robot Action within a joint Denoising process. Specifically, PAD utilizes Diffusion Transformers (DiT) to seamlessly integrate images and robot states, enabling the simultaneous prediction of future images and robot actions. Additionally, PAD supports co-training on both robotic demonstrations and large-scale video datasets and can be easily extended to other robotic modalities, such as depth images. PAD outperforms previous methods, achieving a significant 26.3% relative improvement on the full Metaworld benchmark, by utilizing a single text-conditioned visual policy within a data-efficient imitation learning setting. Furthermore, PAD demonstrates superior generalization to unseen tasks in real-world robot manipulation settings with 28.0% success rate increase compared to the strongest baseline. Project page at https://sites.google.com/view/pad-paper