Responsive Noise-Relaying Diffusion Policy: Responsive and Efficient Visuomotor Control
作者: Zhuoqun Chen, Xiu Yuan, Tongzhou Mu, Hao Su
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-18 (更新: 2025-08-13)
备注: Project website: https://rnr-dp.github.io
💡 一句话要点
提出响应式噪声传递扩散策略，提升机器人灵敏控制与效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 扩散策略 模仿学习 机器人控制 响应式控制 噪声传递 顺序去噪 运动规划
📋 核心要点
- 传统扩散策略在机器人控制中响应性不足，无法及时根据最新观测调整动作。
- RNR-DP通过维护噪声传递缓冲区和顺序去噪机制，生成即时响应且运动一致的动作序列。
- 实验表明，RNR-DP在响应敏感任务和常规任务中均优于现有方法，提升了成功率。
📝 摘要（中文）
模仿学习是训练机器人执行各种任务的有效方法。扩散策略（Diffusion Policy）利用条件去噪扩散过程生成动作，在多模态演示学习中表现出色。然而，为了保持性能和防止模式跳变，它依赖于从同一推理步骤执行多个预测动作，这限制了其响应性，因为动作并非基于最新的观测。为了解决这个问题，我们引入了响应式噪声传递扩散策略（RNR-DP），它维护一个噪声传递缓冲区，其中噪声水平逐渐增加，并采用顺序去噪机制，在序列头部生成即时、无噪声的动作，同时在尾部附加带噪声的动作。这确保了动作的响应性，并基于最新的观测，同时通过噪声传递缓冲区保持运动一致性。这种设计能够处理需要响应式控制的任务，并通过重用去噪步骤来加速动作生成。在响应敏感型任务上的实验表明，与扩散策略相比，我们的方法在成功率方面提高了18%。在常规任务上的进一步评估表明，RNR-DP也超过了最佳加速方法（DDIM），成功率提高了6.9%，突出了其在响应性不太重要的场景中的计算效率优势。项目主页：https://rnr-dp.github.io
🔬 方法详解
问题定义：现有的扩散策略在机器人控制中，为了保证动作的连贯性和避免模式崩溃，通常需要执行多个基于同一观测预测的动作。这导致策略的响应性不足，无法根据最新的环境信息快速调整动作，尤其是在需要快速反应的任务中表现不佳。
核心思路：RNR-DP的核心思路是维护一个噪声传递缓冲区，该缓冲区存储一系列带有不同噪声水平的动作。通过顺序去噪机制，策略可以从缓冲区头部提取即时、无噪声的动作，用于立即执行，同时在缓冲区尾部添加带有噪声的动作，以保持运动的连贯性。这样既保证了动作的响应性，又利用了扩散模型的平滑特性。
技术框架：RNR-DP包含以下主要模块：1) 噪声传递缓冲区：存储一系列带有不同噪声水平的动作；2) 顺序去噪模块：从缓冲区头部提取无噪声动作，并逐步对缓冲区中的动作进行去噪；3) 动作生成模块：根据当前观测和缓冲区中的噪声动作，生成新的带噪声动作，添加到缓冲区尾部。整个流程循环进行，保证策略的实时性和连贯性。
关键创新：RNR-DP的关键创新在于将噪声传递缓冲区的概念引入扩散策略，并结合顺序去噪机制，实现了响应性和运动连贯性的平衡。与传统的扩散策略相比，RNR-DP能够更快地响应环境变化，并生成更流畅的动作序列。
关键设计：RNR-DP的关键设计包括：1) 噪声水平的递增策略：缓冲区中动作的噪声水平从头部到尾部逐渐增加，保证去噪过程的平滑性；2) 顺序去噪的步数：需要仔细调整，以平衡计算效率和去噪效果；3) 损失函数的设计：除了模仿学习的损失函数外，还可以加入正则化项，以鼓励动作的平滑性和连贯性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RNR-DP在响应敏感型任务中，成功率比Diffusion Policy提高了18%。在常规任务中，RNR-DP的成功率也超过了最佳加速方法DDIM 6.9%，展示了其在计算效率方面的优势。这些结果表明，RNR-DP在保证响应性的同时，也具有良好的泛化能力和计算效率。
🎯 应用场景
RNR-DP适用于需要高响应性和精确控制的机器人应用，如高速运动控制、人机协作、以及在动态环境中执行任务。该方法能够提升机器人在复杂环境中的适应性和操作效率，例如自动驾驶、无人机控制、以及医疗机器人等领域。
📄 摘要（原文）
Imitation learning is an efficient method for teaching robots a variety of tasks. Diffusion Policy, which uses a conditional denoising diffusion process to generate actions, has demonstrated superior performance, particularly in learning from multi-modal demonstrates. However, it relies on executing multiple actions predicted from the same inference step to retain performance and prevent mode bouncing, which limits its responsiveness, as actions are not conditioned on the most recent observations. To address this, we introduce Responsive Noise-Relaying Diffusion Policy (RNR-DP), which maintains a noise-relaying buffer with progressively increasing noise levels and employs a sequential denoising mechanism that generates immediate, noise-free actions at the head of the sequence, while appending noisy actions at the tail. This ensures that actions are responsive and conditioned on the latest observations, while maintaining motion consistency through the noise-relaying buffer. This design enables the handling of tasks requiring responsive control, and accelerates action generation by reusing denoising steps. Experiments on response-sensitive tasks demonstrate that, compared to Diffusion Policy, ours achieves 18% improvement in success rate. Further evaluation on regular tasks demonstrates that RNR-DP also exceeds the best acceleration method (DDIM) by 6.9% in success rate, highlighting its computational efficiency advantage in scenarios where responsiveness is less critical. Our project page is available at https://rnr-dp.github.io