Diffusion-Based Imaginative Coordination for Bimanual Manipulation
作者: Huilin Xu, Jian Ding, Jiakun Xu, Ruixiang Wang, Jun Chen, Jinjie Mai, Yanwei Fu, Bernard Ghanem, Feng Xu, Mohamed Elhoseiny
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-15
备注: 15 pages, including 10 figures and 16 tables. Accepted at ICCV 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的具身智能双臂操作协调框架，提升复杂任务成功率。
🎯 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: 双臂操作 具身智能 扩散模型 视频预测 动作预测 机器人控制 单向注意力
📋 核心要点
- 双臂操作面临高维动作空间和复杂协调的挑战，现有方法难以有效学习。
- 提出基于扩散模型的视频和动作联合预测框架，利用多帧潜在预测和单向注意力机制。
- 实验表明，该方法在模拟和真实环境中均显著提升了双臂操作的成功率。
📝 摘要（中文）
双臂操作在机器人领域至关重要，它使工业自动化和家庭服务中的复杂任务成为可能。然而，由于高维动作空间和复杂的协调要求，它带来了巨大的挑战。虽然最近已经研究了视频预测用于表征学习和控制，利用其捕获丰富的动态和行为信息的能力，但其增强双臂协调的潜力仍未被充分探索。为了弥合这一差距，我们提出了一个统一的基于扩散的框架，用于视频和动作预测的联合优化。具体来说，我们提出了一种多帧潜在预测策略，该策略将未来状态编码到压缩的潜在空间中，从而保留了与任务相关的特征。此外，我们引入了一种单向注意力机制，其中视频预测以动作为条件，而动作预测保持独立于视频预测。这种设计允许我们在推理过程中省略视频预测，从而显着提高效率。在两个模拟基准和一个真实世界环境中的实验表明，与强大的基线ACT相比，我们的方法在成功率方面有了显着提高，在ALOHA上实现了 extbf{24.9％}的增长，在RoboTwin上实现了 extbf{11.1％}的增长，在真实世界实验中实现了 extbf{32.5％}的增长。我们的模型和代码可在https://github.com/return-sleep/Diffusion_based_imaginative_Coordination公开获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人双臂操作中的协调问题。现有方法，如ACT，在高维动作空间和复杂交互下，难以有效学习双臂之间的协同策略，导致任务成功率较低。痛点在于如何充分利用视频信息进行表征学习，并高效地进行动作预测，尤其是在真实场景中。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型进行视频和动作的联合预测，从而学习到更丰富的动态和行为信息，并提升双臂协调能力。通过将未来状态编码到压缩的潜在空间中，保留任务相关特征，并使用单向注意力机制解耦视频和动作预测，从而提高推理效率。
技术框架：整体框架包含视频编码器、动作编码器、扩散模型和解码器。首先，视频编码器将多帧图像编码到潜在空间。然后，动作编码器将动作序列编码到潜在空间。扩散模型学习视频和动作潜在表示的联合分布。最后，解码器将潜在表示解码为预测的视频帧和动作序列。推理阶段，仅使用动作编码器和扩散模型进行动作预测，无需视频预测。
关键创新：最重要的技术创新点在于单向注意力机制。与传统的双向注意力机制不同，该机制允许视频预测以动作为条件，而动作预测独立于视频预测。这种设计解耦了视频和动作预测，使得在推理阶段可以省略视频预测，从而显著提高效率。同时，多帧潜在预测策略能够更好地捕捉任务相关的特征。
关键设计：论文使用了扩散模型进行视频和动作的联合建模。扩散模型采用高斯噪声逐步破坏数据，然后学习逆过程恢复数据。损失函数包括视频预测损失和动作预测损失。单向注意力机制通过mask矩阵实现，确保动作预测不依赖于视频预测。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如扩散步数、潜在空间的维度等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在ALOHA数据集上成功率提升了24.9%，在RoboTwin数据集上提升了11.1%，在真实世界实验中提升了32.5%。这些结果表明，该方法能够有效提升双臂操作的成功率，并且在真实环境中具有良好的泛化能力。与基线方法ACT相比，该方法在多个指标上均取得了显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业自动化、家庭服务机器人等领域，提升机器人执行复杂双臂操作任务的能力，例如装配、抓取、放置等。通过提高任务成功率和效率，可以降低人工成本，提高生产效率，并为人类提供更便捷的服务。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人操作任务和更广泛的应用场景。
📄 摘要（原文）
Bimanual manipulation is crucial in robotics, enabling complex tasks in industrial automation and household services. However, it poses significant challenges due to the high-dimensional action space and intricate coordination requirements. While video prediction has been recently studied for representation learning and control, leveraging its ability to capture rich dynamic and behavioral information, its potential for enhancing bimanual coordination remains underexplored. To bridge this gap, we propose a unified diffusion-based framework for the joint optimization of video and action prediction. Specifically, we propose a multi-frame latent prediction strategy that encodes future states in a compressed latent space, preserving task-relevant features. Furthermore, we introduce a unidirectional attention mechanism where video prediction is conditioned on the action, while action prediction remains independent of video prediction. This design allows us to omit video prediction during inference, significantly enhancing efficiency. Experiments on two simulated benchmarks and a real-world setting demonstrate a significant improvement in the success rate over the strong baseline ACT using our method, achieving a \textbf{24.9\%} increase on ALOHA, an \textbf{11.1\%} increase on RoboTwin, and a \textbf{32.5\%} increase in real-world experiments. Our models and code are publicly available at https://github.com/return-sleep/Diffusion_based_imaginative_Coordination.