Controllable Motion Generation via Diffusion Modal Coupling
作者: Luobin Wang, Hongzhan Yu, Chenning Yu, Sicun Gao, Henrik Christensen
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-04 (更新: 2025-09-29)
💡 一句话要点
提出基于模态耦合扩散模型的可控运动生成方法，提升机器人运动规划和预测精度。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 扩散模型 运动生成 多模态学习 模态耦合 机器人 运动预测 可控性
📋 核心要点
- 现有运动生成方法难以在保证真实性的同时实现精确控制，尤其是在机器人运动规划等需要满足物理约束和任务目标的应用中。
- 该论文提出一种基于多模态先验和模态耦合的扩散模型框架，从不同行为模式对应的先验模态启动去噪过程，提高可控性。
- 实验表明，该方法在运动预测和多任务控制任务中，相较于传统方法，在保真度、多样性和可控性方面均有显著提升。
📝 摘要（中文）
扩散模型在机器人领域因其生成系统状态和行为的多模态分布的能力而备受关注。然而，如何确保生成结果的可控性而不牺牲真实性仍然是一个关键挑战。本文提出了一种新颖的框架，通过利用多模态先验分布并强制模态耦合来增强扩散模型的可控性。该方法允许直接从对应于不同系统行为的独特先验模态启动去噪过程，确保采样与训练分布对齐。在Waymo数据集上的运动预测和Maze2D环境中的多任务控制实验结果表明，该框架优于基于引导的技术和具有单峰先验的条件模型，即使在没有显式条件的情况下，也能实现卓越的保真度、多样性和可控性。总而言之，该方法为机器人领域的可控运动生成提供了一种更可靠和可扩展的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于扩散模型的运动生成方法，在可控性方面存在不足。具体来说，如何在生成多样化运动轨迹的同时，保证生成的轨迹满足特定的约束条件或目标，是一个挑战。现有的方法，例如基于引导的方法或条件模型，要么难以保证生成结果的多样性，要么需要大量的条件信息，限制了其应用范围。
核心思路：该论文的核心思路是利用多模态先验分布，并强制不同模态之间的耦合，从而在扩散模型的去噪过程中引入更强的控制信号。通过从不同的先验模态开始去噪，可以引导模型生成不同的行为模式，同时模态耦合保证了生成结果的连贯性和真实性。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 训练阶段：使用多模态数据集训练扩散模型，学习系统状态和行为的分布。2) 推理阶段：首先，根据期望的行为模式选择对应的先验模态。然后，从该模态出发，进行扩散模型的去噪过程，生成运动轨迹。在去噪过程中，通过模态耦合机制，保证生成结果与所选模态的一致性。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了模态耦合的概念，并将其应用于扩散模型中。传统的扩散模型通常使用单峰先验，难以控制生成结果的行为模式。通过引入多模态先验和模态耦合，可以更有效地控制生成过程，并生成具有特定行为模式的运动轨迹。
关键设计：具体的模态耦合机制可能涉及多种实现方式，例如，可以使用额外的损失函数来约束生成结果与所选模态之间的距离，或者可以使用注意力机制来引导模型关注与所选模态相关的特征。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的应用场景进行调整。论文中可能使用了特定的损失函数来加强模态耦合，例如对比损失或三元组损失。具体的网络结构可能包括编码器-解码器结构，以及用于融合不同模态信息的注意力模块。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Waymo数据集上的运动预测任务中，相较于基于引导的技术和具有单峰先验的条件模型，在保真度、多样性和可控性方面均有显著提升。具体的数据提升幅度未知，但摘要强调了其优越性，尤其是在没有显式条件的情况下。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人运动规划、自动驾驶、人机交互等领域。例如，在机器人运动规划中，可以利用该方法生成满足特定任务约束的运动轨迹；在自动驾驶中，可以用于预测车辆和行人的未来行为，从而提高驾驶安全性；在人机交互中，可以用于生成更自然、更符合人类意图的机器人动作。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have recently gained significant attention in robotics due to their ability to generate multi-modal distributions of system states and behaviors. However, a key challenge remains: ensuring precise control over the generated outcomes without compromising realism. This is crucial for applications such as motion planning or trajectory forecasting, where adherence to physical constraints and task-specific objectives is essential. We propose a novel framework that enhances controllability in diffusion models by leveraging multi-modal prior distributions and enforcing strong modal coupling. This allows us to initiate the denoising process directly from distinct prior modes that correspond to different possible system behaviors, ensuring sampling to align with the training distribution. We evaluate our approach on motion prediction using the Waymo dataset and multi-task control in Maze2D environments. Experimental results show that our framework outperforms both guidance-based techniques and conditioned models with unimodal priors, achieving superior fidelity, diversity, and controllability, even in the absence of explicit conditioning. Overall, our approach provides a more reliable and scalable solution for controllable motion generation in robotics.