Real-Time Iteration Scheme for Diffusion Policy
作者: Yufei Duan, Hang Yin, Danica Kragic
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-08-07
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🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于实时迭代的扩散策略加速方案，提升机器人操作任务的实时性。
🎯 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: 扩散策略 实时迭代 机器人操作 推理加速 最优控制 离散动作 模型优化
📋 核心要点
- 扩散策略推理速度慢，限制了其在实时性要求高的机器人任务中的应用，现有加速方法通常需要额外的训练。
- 借鉴最优控制中的实时迭代（RTI）方案，利用前一步的解作为当前步的初始猜测，加速扩散模型的推理过程。
- 通过模拟实验验证，该方法在显著减少推理时间的同时，保持了与全步去噪扩散策略相当的性能。
📝 摘要（中文）
扩散策略在机器人操作任务中表现出色，但其推理时间长，需要大量的迭代去噪过程，并且为了保持动作一致性，需要在下一次预测前执行一个动作块，这限制了它们在对延迟敏感的任务或具有短周期时间的简单任务中的应用。虽然最近的方法探索了蒸馏或替代策略结构来加速推理，但这些方法通常需要额外的训练，这对于大型机器人模型来说可能需要大量的资源。本文受到最优控制中的实时迭代（RTI）方案的启发，提出了一种新方法，该方案通过利用先前时间步的解决方案作为后续迭代的初始猜测来加速优化。我们探索了该方案在扩散推理中的应用，并提出了一种基于缩放的方法来有效处理机器人操作中的离散动作，例如抓取。所提出的方案显著降低了运行时计算成本，而无需蒸馏或策略重新设计。这使得可以无缝集成到许多预训练的基于扩散的模型中，特别是对于资源需求量大的大型模型。我们还提供了收缩性的理论条件，这对于估计初始去噪步骤可能很有用。来自广泛模拟实验的定量结果表明，与使用全步去噪的扩散策略相比，推理时间显着减少，并且总体性能相当。我们的项目页面包含更多资源，网址为：https://rti-dp.github.io/。
🔬 方法详解
问题定义：扩散策略在机器人操作任务中表现优异，但其推理过程依赖于大量的迭代去噪，导致推理时间过长。此外，为了保证动作的连贯性，需要先执行完一个动作块才能进行下一步预测，这对于需要快速响应的任务来说是瓶颈。现有加速方法，如蒸馏，通常需要额外的训练，这对于大型模型来说成本很高。
核心思路：本论文的核心思路是将最优控制领域中的实时迭代（RTI）方案引入到扩散策略的推理过程中。RTI的核心思想是利用前一个时间步的解作为当前时间步的初始猜测，从而加速优化过程。在扩散模型中，这意味着利用前一次去噪迭代的结果作为下一次迭代的初始噪声估计，从而减少所需的迭代次数。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 预训练的扩散策略模型；2) 基于RTI的迭代去噪过程，其中每次迭代都使用前一次迭代的结果作为初始值；3) 针对离散动作（如抓取）的缩放方法，以保证动作的有效性。整体流程是：给定初始状态，使用扩散模型进行初步预测，然后通过RTI方案进行迭代优化，最终输出控制指令。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将RTI方案成功应用于扩散模型的推理加速。与现有的蒸馏等方法相比，该方法无需额外的训练，可以直接应用于预训练的扩散模型，从而节省了大量的计算资源。此外，针对离散动作的缩放方法也是一个重要的创新，保证了该方法在实际机器人操作中的可用性。
关键设计：针对离散动作，论文提出了一种基于缩放的方法。具体来说，对于离散动作的维度，在每次迭代中，将预测值缩放到离散动作的有效范围内。论文还提供了收缩性的理论条件，用于估计初始去噪步骤，这有助于进一步优化推理过程。具体的参数设置和网络结构沿用了预训练的扩散模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够在显著减少推理时间的同时，保持与全步去噪扩散策略相当的性能。具体的性能数据未知，但摘要中强调了“推理时间显著减少，并且总体性能相当”，表明该方法在加速推理的同时，没有明显降低策略的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于对实时性要求较高的机器人操作任务中，例如高速抓取、动态避障、人机协作等。通过加速扩散策略的推理过程，可以使机器人能够更快地响应环境变化，从而提高其在复杂环境中的适应性和效率。此外，该方法无需额外训练的特点，使其能够快速部署到现有的机器人系统中，具有很高的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Diffusion Policies have demonstrated impressive performance in robotic manipulation tasks. However, their long inference time, resulting from an extensive iterative denoising process, and the need to execute an action chunk before the next prediction to maintain consistent actions limit their applicability to latency-critical tasks or simple tasks with a short cycle time. While recent methods explored distillation or alternative policy structures to accelerate inference, these often demand additional training, which can be resource-intensive for large robotic models. In this paper, we introduce a novel approach inspired by the Real-Time Iteration (RTI) Scheme, a method from optimal control that accelerates optimization by leveraging solutions from previous time steps as initial guesses for subsequent iterations. We explore the application of this scheme in diffusion inference and propose a scaling-based method to effectively handle discrete actions, such as grasping, in robotic manipulation. The proposed scheme significantly reduces runtime computational costs without the need for distillation or policy redesign. This enables a seamless integration into many pre-trained diffusion-based models, in particular, to resource-demanding large models. We also provide theoretical conditions for the contractivity which could be useful for estimating the initial denoising step. Quantitative results from extensive simulation experiments show a substantial reduction in inference time, with comparable overall performance compared with Diffusion Policy using full-step denoising. Our project page with additional resources is available at: https://rti-dp.github.io/.