Generating Stable Placements via Physics-guided Diffusion Models

📄 arXiv: 2509.21664v1 📥 PDF

作者: Philippe Nadeau, Miguel Rogel, Ivan Bilić, Ivan Petrović, Jonathan Kelly

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-25

备注: Submitted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation 2026, Vienna, Austria, June 1-5, 2026

💡 一句话要点

提出基于物理引导扩散模型的稳定放置生成方法，提升机器人操作的鲁棒性和效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 机器人操作 稳定放置 扩散模型 物理引导 几何先验

📋 核心要点

  1. 现有机器人放置方法依赖仿真或启发式评估，计算成本高或精度不足，难以保证放置的稳定性。
  2. 该论文提出一种基于物理引导的扩散模型，直接在采样过程中融入稳定性考量，无需额外训练或微调。
  3. 实验表明，该方法在保证放置稳定性的同时，显著降低了运行时间，提升了机器人操作的效率和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

在多物体场景中稳定地放置物体是机器人操作中的一个基本挑战，因为放置必须无穿透、建立精确的表面接触并达到力平衡。现有方法依赖于运行仿真引擎或采用启发式、基于外观的评估来评估稳定性。相比之下，本文的方法将稳定性直接集成到扩散模型的采样过程中。为此，我们查询离线基于采样的规划器以收集多模态放置标签，并训练扩散模型以生成稳定的放置。扩散模型以场景和物体点云为条件，并作为几何感知的先验。我们利用基于分数的生成模型的组合特性，将这种学习到的先验与稳定性感知的损失相结合，从而增加从高稳定性区域采样的可能性。重要的是，这种策略不需要额外的重新训练或微调，可以直接应用于现成的模型。我们在可以准确计算稳定性的四个基准场景中评估了我们的方法。与最先进的几何方法相比，我们的物理引导模型实现了对强力扰动更鲁棒56%的放置，同时将运行时间减少了47%。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操作中，在复杂多物体场景下稳定放置物体是一个关键问题。现有方法主要依赖于物理引擎仿真或启发式规则，前者计算成本高昂，后者精度有限，难以应对复杂场景和保证放置的稳定性。因此，需要一种高效且准确的方法来生成稳定的物体放置。

核心思路：该论文的核心思路是将稳定性评估直接融入到扩散模型的采样过程中。通过训练一个以场景和物体点云为条件的扩散模型，学习几何感知的先验知识，并结合稳定性感知的损失函数，引导模型生成更稳定的放置。这种方法避免了耗时的物理仿真，并利用了扩散模型强大的生成能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用离线采样规划器生成多模态的稳定放置标签；2) 训练一个以场景和物体点云为条件的扩散模型，学习放置的几何先验；3) 在采样过程中，结合稳定性感知的损失函数，引导模型生成更稳定的放置。整体框架利用了扩散模型的生成能力和稳定性损失的约束，实现高效稳定的放置生成。

关键创新：该论文的关键创新在于将稳定性评估直接集成到扩散模型的采样过程中，无需额外的重新训练或微调。通过结合几何先验和稳定性损失，实现了高效且稳定的放置生成。这种方法充分利用了扩散模型的生成能力和稳定性评估的约束，避免了传统方法的计算瓶颈。

关键设计：该方法使用基于分数的生成模型，并利用其组合特性，将学习到的几何先验与稳定性感知的损失相结合。稳定性损失的具体形式未知，但其目的是增加从高稳定性区域采样的可能性。此外，扩散模型的具体网络结构和训练细节也未知，但其以场景和物体点云为条件，学习放置的几何先验。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在四个基准场景中，与最先进的几何方法相比，实现了对强力扰动更鲁棒56%的放置，同时将运行时间减少了47%。这表明该方法在保证放置稳定性的同时，显著提高了效率，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，如工业自动化、家庭服务机器人、物流分拣等。通过提高物体放置的稳定性和效率，可以显著提升机器人的工作效率和可靠性，降低操作风险，并扩展机器人的应用范围。未来，该技术有望应用于更复杂的环境和任务中，实现更智能、更自主的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Stably placing an object in a multi-object scene is a fundamental challenge in robotic manipulation, as placements must be penetration-free, establish precise surface contact, and result in a force equilibrium. To assess stability, existing methods rely on running a simulation engine or resort to heuristic, appearance-based assessments. In contrast, our approach integrates stability directly into the sampling process of a diffusion model. To this end, we query an offline sampling-based planner to gather multi-modal placement labels and train a diffusion model to generate stable placements. The diffusion model is conditioned on scene and object point clouds, and serves as a geometry-aware prior. We leverage the compositional nature of score-based generative models to combine this learned prior with a stability-aware loss, thereby increasing the likelihood of sampling from regions of high stability. Importantly, this strategy requires no additional re-training or fine-tuning, and can be directly applied to off-the-shelf models. We evaluate our method on four benchmark scenes where stability can be accurately computed. Our physics-guided models achieve placements that are 56% more robust to forceful perturbations while reducing runtime by 47% compared to a state-of-the-art geometric method.