Latent Diffusion Planning for Imitation Learning

📄 arXiv: 2504.16925v1 📥 PDF

作者: Amber Xie, Oleh Rybkin, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-04-23

💡 一句话要点

提出Latent Diffusion Planning，利用无动作和次优数据提升模仿学习效果

🎯 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: 模仿学习 扩散模型 潜在空间 机器人操作 视觉学习

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法依赖大量专家演示数据，限制了其在数据稀缺场景下的应用。
  2. LDP通过学习潜在空间，并分离规划和动作预测，从而可以利用无动作和次优数据进行训练。
  3. 实验表明，LDP在视觉机器人操作任务中超越了现有模仿学习方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Latent Diffusion Planning (LDP) 的模块化方法，用于提升模仿学习的效果。该方法包含一个规划器和一个逆动力学模型，两者都在学习到的潜在空间中运行，并且可以分别利用无动作演示和次优数据。首先，通过变分自编码器学习一个紧凑的潜在空间，从而能够有效地预测基于图像的领域中的未来状态。然后，使用扩散目标训练规划器和逆动力学模型。通过将规划与动作预测分离，LDP 可以从次优和无动作数据的更密集监督信号中受益。在模拟的视觉机器人操作任务中，LDP 优于最先进的模仿学习方法，因为这些方法无法利用此类额外数据。

🔬 方法详解

问题定义：现有模仿学习方法通常需要大量的专家演示数据才能获得良好的性能。然而，在许多实际场景中，获取高质量的专家数据成本很高，甚至不可行。此外，现有方法难以有效利用次优数据或无动作数据，造成了数据资源的浪费。因此，如何利用有限的专家数据，并有效利用次优数据和无动作数据，是模仿学习领域面临的重要挑战。

核心思路：LDP的核心思路是将模仿学习过程分解为两个独立的模块：规划和动作预测。规划模块负责在学习到的潜在空间中进行状态预测和目标规划，而动作预测模块则负责根据规划结果生成具体的动作指令。通过这种分离，LDP可以分别利用无动作数据进行规划模块的训练，利用次优数据进行动作预测模块的训练，从而更有效地利用各种类型的数据。

技术框架：LDP的整体框架包括三个主要模块：变分自编码器（VAE）、扩散规划器和扩散逆动力学模型。首先，使用VAE学习一个紧凑的潜在空间，将高维图像数据映射到低维潜在向量。然后，使用扩散模型训练规划器，使其能够预测未来状态的潜在表示。同时，使用扩散模型训练逆动力学模型，使其能够根据当前状态和目标状态的潜在表示预测所需的动作。在推理阶段，首先使用规划器生成一系列目标状态的潜在表示，然后使用逆动力学模型将这些潜在表示转换为具体的动作指令。

关键创新：LDP的关键创新在于将规划和动作预测分离，并分别使用扩散模型进行训练。这种分离使得LDP可以利用不同类型的数据进行训练，从而提高了数据利用率和模型性能。此外，使用扩散模型进行状态预测和动作预测，可以更好地处理多模态分布，提高模型的鲁棒性。

关键设计：VAE采用标准的encoder-decoder结构，损失函数包括重构损失和KL散度。扩散规划器和扩散逆动力学模型均采用U-Net结构，损失函数为均方误差。具体参数设置（如潜在空间维度、扩散步数等）需要根据具体任务进行调整。论文中未明确给出所有参数细节，部分细节可能需要参考相关扩散模型的文献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LDP在模拟的视觉机器人操作任务中取得了显著的性能提升。实验结果表明，LDP优于现有的模仿学习方法，尤其是在利用无动作数据和次优数据的情况下。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，证明了LDP的有效性和优越性。

🎯 应用场景

LDP具有广泛的应用前景，例如机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。它可以应用于数据稀缺或难以获取高质量专家数据的场景，例如复杂环境下的机器人操作任务。通过利用无动作数据和次优数据，LDP可以显著降低数据采集成本，提高模型训练效率，加速相关技术的落地应用。

📄 摘要（原文）

Recent progress in imitation learning has been enabled by policy architectures that scale to complex visuomotor tasks, multimodal distributions, and large datasets. However, these methods often rely on learning from large amount of expert demonstrations. To address these shortcomings, we propose Latent Diffusion Planning (LDP), a modular approach consisting of a planner which can leverage action-free demonstrations, and an inverse dynamics model which can leverage suboptimal data, that both operate over a learned latent space. First, we learn a compact latent space through a variational autoencoder, enabling effective forecasting of future states in image-based domains. Then, we train a planner and an inverse dynamics model with diffusion objectives. By separating planning from action prediction, LDP can benefit from the denser supervision signals of suboptimal and action-free data. On simulated visual robotic manipulation tasks, LDP outperforms state-of-the-art imitation learning approaches, as they cannot leverage such additional data.