Diffusion Trajectory-guided Policy for Long-horizon Robot Manipulation

📄 arXiv: 2502.10040v2 📥 PDF

作者: Shichao Fan, Quantao Yang, Yajie Liu, Kun Wu, Zhengping Che, Qingjie Liu, Min Wan

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-10-08)

备注: 8 pages, 5 figures, accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (Early Access), 2025

DOI: 10.1109/LRA.2025.3619794

💡 一句话要点

提出基于扩散轨迹引导策略DTP，解决长时程机器人操作中的误差累积问题。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 模仿学习 扩散模型 长时程任务 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在长时程任务中面临误差累积问题，导致级联失败，限制了其在实际场景中的应用。
  2. DTP框架利用扩散模型生成任务相关的轨迹，为策略学习提供轨迹级别的指导，从而有效减少误差累积。
  3. 实验结果表明，DTP在CALVIN基准测试中显著优于现有方法，并在真实机器人实验中表现出良好的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为扩散轨迹引导策略（DTP）的框架，旨在解决视觉-语言-动作模型（VLA）在机器人模仿学习中数据收集成本高昂、泛化能力受限以及长时程任务中误差累积的问题。DTP通过扩散模型生成2D轨迹，并利用这些轨迹引导策略学习，从而减少误差累积。该方法首先训练一个生成式的视觉-语言模型来创建基于扩散的轨迹，然后使用这些轨迹来优化模仿策略。在CALVIN基准测试上的实验表明，DTP在成功率方面优于现有最佳方法25%，且无需外部预训练。此外，DTP还显著提高了真实世界机器人的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程机器人操作任务中，由于模仿学习固有的误差累积问题，导致策略性能下降，难以泛化到真实环境的问题。现有方法依赖大量高质量的专家数据，数据收集成本高昂，且容易受到分布外（out-of-distribution）场景的影响。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型生成高质量的轨迹作为指导，从而约束模仿学习的搜索空间，减少误差累积。通过轨迹级别的引导，策略学习可以更稳定地学习到长时程任务的有效动作序列。

技术框架：DTP框架包含两个主要阶段：1) 扩散轨迹生成阶段：使用视觉-语言模型训练一个扩散模型，该模型能够根据给定的视觉输入和语言指令生成2D轨迹。2) 策略学习阶段：利用生成的轨迹作为引导，训练一个模仿策略，该策略能够根据视觉输入和语言指令生成相应的动作序列。整体流程是从视觉和语言输入开始，通过扩散模型生成轨迹，然后使用生成的轨迹来指导策略学习，最终输出机器人的动作。

关键创新：DTP的关键创新在于将扩散模型引入到机器人模仿学习中，用于生成轨迹级别的指导信号。与传统的模仿学习方法相比，DTP不需要大量的专家数据，而是通过生成模型来提供更丰富的训练信号。此外，DTP通过轨迹级别的约束，能够更有效地减少误差累积，提高策略的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：扩散模型采用标准的扩散模型架构，损失函数为均方误差。策略学习阶段采用行为克隆（Behavior Cloning）方法，损失函数为动作的均方误差。关键参数包括扩散模型的训练迭代次数、策略学习的学习率等。具体网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DTP在CALVIN基准测试中，成功率比现有最佳方法提高了25%，证明了其在长时程机器人操作任务中的有效性。此外，DTP在真实机器人实验中也表现出良好的性能，验证了其在实际应用中的可行性。值得注意的是，DTP无需外部预训练，可以直接从零开始学习。

🎯 应用场景

DTP框架具有广泛的应用前景，可应用于各种长时程机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。该方法可以降低机器人学习的成本，提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成复杂的任务。未来，DTP还可以扩展到其他领域，例如自动驾驶、游戏AI等。

📄 摘要（原文）

Recently, Vision-Language-Action models (VLA) have advanced robot imitation learning, but high data collection costs and limited demonstrations hinder generalization and current imitation learning methods struggle in out-of-distribution scenarios, especially for long-horizon tasks. A key challenge is how to mitigate compounding errors in imitation learning, which lead to cascading failures over extended trajectories. To address these challenges, we propose the Diffusion Trajectory-guided Policy (DTP) framework, which generates 2D trajectories through a diffusion model to guide policy learning for long-horizon tasks. By leveraging task-relevant trajectories, DTP provides trajectory-level guidance to reduce error accumulation. Our two-stage approach first trains a generative vision-language model to create diffusion-based trajectories, then refines the imitation policy using them. Experiments on the CALVIN benchmark show that DTP outperforms state-of-the-art baselines by 25% in success rate, starting from scratch without external pretraining. Moreover, DTP significantly improves real-world robot performance.