A Practical Guide for Incorporating Symmetry in Diffusion Policy

📄 arXiv: 2505.13431v4 📥 PDF

作者: Dian Wang, Boce Hu, Shuran Song, Robin Walters, Robert Platt

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-12-18)

备注: NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出一种将对称性融入扩散策略的实用指南，提升采样效率和泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散策略 等变神经网络 对称性 不变表示 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有等变神经网络策略学习方法实现复杂，难以与现代扩散模型等策略框架集成。
  2. 论文探索了多种简单实用的方法，将对称性优势融入扩散策略，避免完全等变设计的复杂性。
  3. 实验表明，结合不变表示与等变特征提取能显著提升策略性能，达到甚至超过全等变架构的效果。

📝 摘要（中文）

近来，策略学习中的等变神经网络在采样效率和泛化能力方面展现出令人鼓舞的提升，但由于实现复杂性，其广泛应用面临着巨大的障碍。等变架构通常需要专门的数学公式和定制的网络设计，这给与基于扩散模型的现代策略框架的集成带来了重大挑战。在本文中，我们探索了将对称性优势融入扩散策略的一些直接而实用的方法，而无需完全等变设计的开销。具体来说，我们研究了（i）通过相对轨迹动作和手眼感知实现不变表示，（ii）集成等变视觉编码器，以及（iii）使用帧平均与预训练编码器进行对称特征提取。我们首先证明，将手眼感知与相对或增量动作参数化相结合会产生固有的SE(3)-不变性，从而提高策略泛化能力。然后，我们对这些将对称性集成到扩散策略中的设计选择进行了系统的实验研究，并得出结论：具有等变特征提取的不变表示可以显著提高策略性能。我们的方法在大大简化实现的同时，实现了与完全等变架构相当或超过其的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有等变神经网络在策略学习中表现出良好的采样效率和泛化能力，但其复杂的数学公式和定制网络设计使其难以与现代策略框架（如扩散模型）集成。因此，如何简化等变神经网络的实现，使其更容易应用于扩散策略，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是探索一系列简单实用的方法，将对称性优势融入扩散策略，而无需构建完全等变的复杂架构。通过利用不变表示和等变特征提取，可以在简化实现的同时，获得与全等变架构相当甚至更好的性能。

技术框架：该方法主要包含三个组成部分：(1) 使用相对轨迹动作和手眼感知构建不变表示；(2) 集成等变视觉编码器提取等变特征；(3) 使用帧平均与预训练编码器进行对称特征提取。通过将这三个部分结合，可以有效地将对称性融入扩散策略中。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种将对称性融入扩散策略的实用指南，该指南避免了完全等变设计的复杂性，而是通过结合不变表示和等变特征提取，实现了与全等变架构相当甚至更好的性能。此外，论文还证明了手眼感知与相对/增量动作参数化相结合可以产生固有的SE(3)-不变性。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) 使用相对轨迹动作（例如，delta动作）而不是绝对动作，以获得平移不变性；(2) 使用手眼感知，将相机固定在机械臂上，从而获得旋转不变性；(3) 使用预训练的等变视觉编码器提取等变特征；(4) 使用帧平均技术，对多个对称变换后的图像进行特征提取，然后取平均，从而获得对称特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在简化实现的同时，实现了与完全等变架构相当或超过其的性能。具体来说，通过结合不变表示和等变特征提取，策略的性能得到了显著提升，证明了该方法在将对称性融入扩散策略方面的有效性。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动驾驶等领域。通过将对称性融入策略学习，可以提高机器人在复杂环境中的泛化能力和鲁棒性，降低对训练数据的需求，从而加速机器人的部署和应用。此外，该方法的简单性和实用性使其更容易被工业界采用。

📄 摘要（原文）

Recently, equivariant neural networks for policy learning have shown promising improvements in sample efficiency and generalization, however, their wide adoption faces substantial barriers due to implementation complexity. Equivariant architectures typically require specialized mathematical formulations and custom network design, posing significant challenges when integrating with modern policy frameworks like diffusion-based models. In this paper, we explore a number of straightforward and practical approaches to incorporate symmetry benefits into diffusion policies without the overhead of full equivariant designs. Specifically, we investigate (i) invariant representations via relative trajectory actions and eye-in-hand perception, (ii) integrating equivariant vision encoders, and (iii) symmetric feature extraction with pretrained encoders using Frame Averaging. We first prove that combining eye-in-hand perception with relative or delta action parameterization yields inherent SE(3)-invariance, thus improving policy generalization. We then perform a systematic experimental study on those design choices for integrating symmetry in diffusion policies, and conclude that an invariant representation with equivariant feature extraction significantly improves the policy performance. Our method achieves performance on par with or exceeding fully equivariant architectures while greatly simplifying implementation.