Fast Flow-based Visuomotor Policies via Conditional Optimal Transport Couplings

📄 arXiv: 2505.01179v1 📥 PDF

作者: Andreas Sochopoulos, Nikolay Malkin, Nikolaos Tsagkas, João Moura, Michael Gienger, Sethu Vijayakumar

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-02

💡 一句话要点

提出基于条件最优传输耦合的快速Flow策略，加速机器人动作生成。

🎯 匹配领域: 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: 机器人控制 Flow Matching 扩散模型 最优传输 条件生成 实时控制 动作生成

📋 核心要点

  1. 扩散模型策略在机器人控制中表现优异，但推理过程计算量大，难以实时应用。
  2. 利用条件最优传输耦合，强制Flow ODE产生直线解，从而减少推理步骤，加速动作生成。
  3. 实验表明，该方法在模拟和真实机器人任务中均实现了显著的加速和性能提升。

📝 摘要（中文）

扩散模型和Flow Matching策略在机器人应用中表现出色，能够准确捕捉多模态机器人轨迹分布。然而，由于需要数值积分常微分方程（ODE）或随机微分方程（SDE），其计算成本高昂，限制了它们作为机器人实时控制器的应用。本文提出了一种方法，利用噪声和样本之间的条件最优传输耦合，在机器人动作生成任务中强制执行Flow ODE中的直线解。研究表明，简单地耦合噪声和样本在条件任务中会失败，因此提出将条件变量纳入耦合过程，以提高少步性能。所提出的少步策略在各种模拟任务中实现了比Diffusion Policy高4%的成功率，速度提高了10倍。此外，它在真实机器人任务中仅用1-2步即可生成高质量和多样化的动作轨迹。与基于蒸馏的方法相比，该方法还保留了与Diffusion Policy和vanilla Flow Matching相同的训练复杂度。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于扩散模型或Flow Matching的机器人控制策略，虽然能够生成高质量的动作轨迹，但由于推理阶段需要通过数值方法求解ODE或SDE，计算量巨大，难以满足实时控制的需求。尤其是在需要快速响应的环境中，高延迟会严重影响控制性能。

核心思路：本文的核心思路是通过条件最优传输（Conditional Optimal Transport）来建立噪声和样本之间的耦合关系，使得Flow ODE的解尽可能地接近直线。这样，只需要少量的积分步骤，甚至一步，就可以从噪声空间转换到动作空间，从而大幅度降低推理时间。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 使用Flow Matching或扩散模型训练一个初始的策略网络。2) 利用条件最优传输，学习一个噪声和样本之间的耦合关系，这个耦合关系依赖于条件变量（例如，目标位置）。3) 在推理阶段，利用学习到的耦合关系，直接从噪声空间映射到动作空间，或者只需要少量的ODE积分步骤。

关键创新：该方法的关键创新在于将条件变量纳入最优传输的耦合过程中。作者发现，如果简单地对噪声和样本进行最优传输耦合，在条件任务中效果不佳。通过引入条件变量，可以更好地控制噪声到样本的映射，从而提高少步推理的性能。

关键设计：在实现条件最优传输时，需要设计合适的损失函数来优化耦合关系。具体的损失函数形式未知，但可以推测其目标是最小化噪声和样本之间的距离，同时考虑条件变量的影响。此外，网络结构的设计也至关重要，需要能够有效地学习噪声、样本和条件变量之间的复杂关系。具体的网络结构在论文中可能有所描述，但此处未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟任务中实现了比Diffusion Policy高4%的成功率，同时推理速度提高了10倍。在真实机器人任务中，仅用1-2步即可生成高质量和多样化的动作轨迹。这些结果表明，该方法在保证控制性能的同时，显著降低了计算成本，使其更适用于实时机器人控制。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要快速响应的机器人控制场景，例如高速运动控制、人机协作、自动驾驶等。通过降低控制策略的推理时间，可以提高机器人的反应速度和安全性，使其能够更好地适应动态变化的环境。此外，该方法还可以应用于其他需要生成序列数据的任务，例如语音合成、文本生成等。

📄 摘要（原文）

Diffusion and flow matching policies have recently demonstrated remarkable performance in robotic applications by accurately capturing multimodal robot trajectory distributions. However, their computationally expensive inference, due to the numerical integration of an ODE or SDE, limits their applicability as real-time controllers for robots. We introduce a methodology that utilizes conditional Optimal Transport couplings between noise and samples to enforce straight solutions in the flow ODE for robot action generation tasks. We show that naively coupling noise and samples fails in conditional tasks and propose incorporating condition variables into the coupling process to improve few-step performance. The proposed few-step policy achieves a 4% higher success rate with a 10x speed-up compared to Diffusion Policy on a diverse set of simulation tasks. Moreover, it produces high-quality and diverse action trajectories within 1-2 steps on a set of real-world robot tasks. Our method also retains the same training complexity as Diffusion Policy and vanilla Flow Matching, in contrast to distillation-based approaches.