Diffusion Dynamics Models with Generative State Estimation for Cloth Manipulation
作者: Tongxuan Tian, Haoyang Li, Bo Ai, Xiaodi Yuan, Zhiao Huang, Hao Su
分类: cs.RO, cs.CV, eess.SY
发布日期: 2025-03-15 (更新: 2025-08-29)
备注: CoRL 2025. Project website: https://uniclothdiff.github.io/
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的生成式状态估计方法，用于提升布料操作的感知和动力学建模能力。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 布料操作 扩散模型 生成式模型 状态估计 动力学建模 机器人控制 可变形物体
📋 核心要点
- 布料操作因其高自由度、复杂动力学和自遮挡而极具挑战，传统方法难以准确估计状态和建模动力学。
- 论文提出一种基于扩散模型的生成式方法，从部分观测重建完整布料状态，并预测未来状态，有效捕捉布料的复杂形变。
- 实验表明，该方法显著降低了长时程动力学预测误差，并成功应用于真实机器人系统的布料折叠任务。
📝 摘要（中文）
由于布料具有高度复杂的动力学特性、近乎无限的自由度以及频繁的自遮挡，布料操作极具挑战性，这使得状态估计和动力学建模变得复杂。受生成模型最新进展的启发，我们假设这些表达能力强的模型可以有效地从数据中捕获复杂的布料配置和变形模式。因此，我们提出了一种基于扩散的生成方法，用于感知和动力学建模。具体而言，我们将状态估计定义为从部分观测中重建完整的布料状态，将动力学建模定义为在给定当前状态和机器人动作的情况下预测未来状态。利用基于Transformer的扩散模型，我们的方法实现了准确的状态重建，并将长时程动力学预测误差与现有方法相比降低了一个数量级。我们将动力学模型与模型预测控制相结合，表明我们的框架能够在真实的机器人系统上实现有效的布料折叠，证明了生成模型在部分可观测和复杂动力学下对可变形物体操作的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：布料操作中的核心问题在于其复杂的状态空间和动力学特性，以及由自遮挡导致的部分可观测性。现有方法在状态估计和动力学建模方面面临挑战，难以准确预测布料的未来状态，从而限制了机器人操作的性能。现有方法通常依赖于手工设计的特征或简化的动力学模型，难以捕捉布料的复杂形变。
核心思路：论文的核心思路是利用生成模型（特别是扩散模型）强大的表达能力，直接从数据中学习布料的状态表示和动力学模型。通过将状态估计视为一个生成过程，即从部分观测生成完整的布料状态，可以有效地处理部分可观测性问题。同时，利用扩散模型学习布料的动力学模型，可以更准确地预测布料的未来状态。
技术框架：该方法包含两个主要模块：状态估计模块和动力学建模模块。状态估计模块使用一个基于Transformer的扩散模型，从部分观测（例如，RGB图像或点云）重建完整的布料状态（例如，网格或粒子表示）。动力学建模模块也使用一个基于Transformer的扩散模型，以当前状态和机器人动作为输入，预测未来的布料状态。这两个模块可以联合训练，也可以分别训练。整个框架可以与模型预测控制（MPC）相结合，实现基于预测的布料操作。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将扩散模型应用于布料操作的状态估计和动力学建模。与传统的基于优化的方法或基于学习的方法相比，扩散模型能够更好地捕捉布料的复杂形变和动力学特性。此外，该方法利用Transformer架构来处理布料状态的时序依赖关系，进一步提高了预测的准确性。与现有方法的本质区别在于，该方法是一种生成式方法，可以直接从数据中学习布料的状态表示和动力学模型，而无需手工设计特征或简化动力学模型。
关键设计：状态估计和动力学建模模块均采用基于Transformer的扩散模型。扩散模型采用高斯噪声进行前向扩散过程，并使用Transformer网络学习逆扩散过程，从而实现状态重建和未来状态预测。损失函数包括重建损失和扩散损失，用于优化扩散模型的参数。Transformer网络的结构包括自注意力机制和前馈神经网络，用于捕捉布料状态的时序依赖关系。关键参数包括扩散步数、Transformer网络的层数和隐藏层大小等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在状态重建方面取得了显著的性能提升，并且将长时程动力学预测误差降低了一个数量级。在真实的机器人布料折叠实验中，该方法成功实现了对复杂布料的精确操作，验证了其在实际应用中的有效性。与现有方法相比，该方法在预测精度和鲁棒性方面均表现出优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于服装制造、纺织品处理、医疗卫生等领域。例如，可以用于自动化服装折叠、医疗绷带缠绕、以及其他需要精确控制可变形物体的任务。该方法能够提升机器人操作的智能化水平，降低人工成本，提高生产效率，并为未来的柔性机器人研究提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Cloth manipulation is challenging due to its highly complex dynamics, near-infinite degrees of freedom, and frequent self-occlusions, which complicate both state estimation and dynamics modeling. Inspired by recent advances in generative models, we hypothesize that these expressive models can effectively capture intricate cloth configurations and deformation patterns from data. Therefore, we propose a diffusion-based generative approach for both perception and dynamics modeling. Specifically, we formulate state estimation as reconstructing full cloth states from partial observations and dynamics modeling as predicting future states given the current state and robot actions. Leveraging a transformer-based diffusion model, our method achieves accurate state reconstruction and reduces long-horizon dynamics prediction errors by an order of magnitude compared to prior approaches. We integrate our dynamics models with model predictive control and show that our framework enables effective cloth folding on real robotic systems, demonstrating the potential of generative models for deformable object manipulation under partial observability and complex dynamics.