DiffusionRL: Efficient Training of Diffusion Policies for Robotic Grasping Using RL-Adapted Large-Scale Datasets
作者: Maria Makarova, Qian Liu, Dzmitry Tsetserukou
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-24
备注: Submitted to CoRL 2025
💡 一句话要点
提出基于强化学习增强数据集的扩散策略，高效训练机器人抓取任务
🎯 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)
关键词: 扩散模型 强化学习 机器人抓取 灵巧操作 数据集增强
📋 核心要点
- 现有机器人灵巧操作任务中，扩散策略训练面临数据量不足和场景适应性差的挑战。
- 论文提出利用强化学习增强大规模数据集，并在此基础上训练扩散策略，从而提升策略性能。
- 实验表明，该方法在DexGraspNet数据集上取得了80%的抓取成功率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
扩散模型在图像、视频和音频生成等领域取得了成功。最近的研究表明，扩散模型在序列决策和灵巧操作方面也具有潜力，这得益于它们能够对复杂的动作分布进行建模。然而，由于数据限制和特定场景的适应需求，仍然存在挑战。本文提出了一种优化的方法，利用大型预构建数据集，并通过强化学习(RL)进行增强，从而有效地训练扩散策略，以应对这些挑战。我们的端到端流程利用基于RL的DexGraspNet数据集增强、在五指机器人手的灵巧操作任务上进行轻量级扩散策略训练，以及用于验证的姿态采样算法。该流程在三个DexGraspNet对象上实现了80%的高成功率。通过消除手动数据收集，我们的方法降低了在机器人技术中采用扩散模型的门槛，从而增强了真实世界应用的泛化性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人灵巧抓取任务中，扩散策略训练对大量高质量数据的依赖问题。现有方法通常需要手动收集数据，成本高昂且难以泛化到不同场景。此外，直接在真实机器人上进行强化学习训练效率低下，难以探索复杂的动作空间。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习(RL)对现有的大规模抓取数据集（DexGraspNet）进行增强，生成更具信息量的训练数据，从而提高扩散策略的训练效率和泛化能力。通过RL，可以引导数据集中生成更多成功抓取的样本，并覆盖更广泛的动作空间。
技术框架：整体流程包括三个主要阶段：1) 数据集增强：使用强化学习算法（具体算法未知）对DexGraspNet数据集进行增强，生成包含更多成功抓取样本的数据集。2) 扩散策略训练：使用增强后的数据集训练扩散策略，该策略能够生成机器人手的动作序列，实现对物体的抓取。3) 姿态采样与验证：设计一种姿态采样算法，用于评估扩散策略的性能，并在仿真环境中验证策略的抓取成功率。
关键创新：该方法的主要创新在于将强化学习与扩散模型相结合，利用RL来优化训练数据，从而降低了扩散策略对大量人工标注数据的依赖。这种方法能够更有效地利用现有的数据集，并提高策略的泛化能力。
关键设计：论文中关于强化学习算法的具体选择、扩散模型的网络结构、损失函数以及姿态采样算法的细节描述不足，属于未知信息。但是，可以推测强化学习算法的目标是最大化抓取成功率，扩散模型需要能够生成连续的动作序列，姿态采样算法需要能够有效地评估策略的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在三个DexGraspNet对象上实现了80%的抓取成功率。通过利用强化学习增强数据集，该方法能够有效地训练扩散策略，并在仿真环境中取得了显著的性能提升。该结果表明，该方法具有很强的潜力，可以应用于实际的机器人抓取任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人灵巧操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人和医疗机器人等。通过降低对大量人工标注数据的依赖，该方法可以加速扩散模型在机器人领域的应用，并提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人操作任务，例如装配、拆卸和操作工具等。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have been successfully applied in areas such as image, video, and audio generation. Recent works show their promise for sequential decision-making and dexterous manipulation, leveraging their ability to model complex action distributions. However, challenges persist due to the data limitations and scenario-specific adaptation needs. In this paper, we address these challenges by proposing an optimized approach to training diffusion policies using large, pre-built datasets that are enhanced using Reinforcement Learning (RL). Our end-to-end pipeline leverages RL-based enhancement of the DexGraspNet dataset, lightweight diffusion policy training on a dexterous manipulation task for a five-fingered robotic hand, and a pose sampling algorithm for validation. The pipeline achieved a high success rate of 80% for three DexGraspNet objects. By eliminating manual data collection, our approach lowers barriers to adopting diffusion models in robotics, enhancing generalization and robustness for real-world applications.