Joint Model-based Model-free Diffusion for Planning with Constraints
作者: Wonsuhk Jung, Utkarsh A. Mishra, Nadun Ranawaka Arachchige, Yongxin Chen, Danfei Xu, Shreyas Kousik
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-09-11)
备注: The first two authors contributed equally. Last three authors advised equally. Accepted to CoRL 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出联合模型与无模型扩散以解决约束规划问题
🎯 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: 机器人运动规划 无模型扩散 模型优化 安全性约束 生成建模 强化学习 交互势能
📋 核心要点
- 现有的无模型扩散规划方法在与基于模型的优化模块结合时面临兼容性挑战，尤其是在安全性约束方面。
- 本文提出的JM2D框架通过将模块整合视为联合采样问题，利用交互势能来提高模块之间的兼容性，避免了额外的训练过程。
- 实验结果表明，JM2D在离线强化学习和机器人操作中显著提升了任务性能，相较于传统安全过滤器，安全性得到了保证。
📝 摘要（中文）
无模型扩散规划在机器人运动规划中展现出巨大潜力，但实际机器人系统常需与基于模型的优化模块结合以强制执行约束（如安全性）。简单地将这些模块整合会导致兼容性挑战，因为扩散的多模态输出可能与基于优化的模块相互对立。为了解决这一问题，本文提出了联合模型与无模型扩散（JM2D），一种新颖的生成建模框架。JM2D将模块整合形式化为一个联合采样问题，通过交互势能最大化兼容性，而无需额外训练。通过重要性采样，JM2D仅基于交互势能的评估来引导模块输出，从而处理来自非凸优化模块的非可微目标。我们通过将JM2D应用于对齐扩散规划器与安全模块的离线强化学习和机器人操作进行评估，结果表明JM2D显著提高了任务性能，同时不牺牲安全性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决无模型扩散规划与基于模型的优化模块在执行约束时的兼容性问题。现有方法在整合时常出现多模态输出相互对立的情况，导致性能下降。
核心思路：JM2D框架的核心思想是将模块整合视为一个联合采样问题，通过交互势能来最大化模块之间的兼容性，而无需进行额外的训练。这种设计使得不同模块能够更好地协同工作。
技术框架：JM2D的整体架构包括无模型扩散模块和基于模型的优化模块。通过重要性采样，JM2D能够根据交互势能的评估来引导输出，从而处理非可微目标。
关键创新：JM2D的主要创新在于其将模块整合形式化为联合采样问题的方式，这与现有的基于梯度和投影的扩散规划方法有本质区别，能够更有效地处理复杂约束。
关键设计：在设计中，JM2D采用了重要性采样技术，确保了输出的有效性和兼容性。此外，交互势能的定义和计算方式是关键设计之一，影响着模块的协同效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，JM2D在离线强化学习和机器人操作任务中，相较于传统的安全过滤器，任务性能显著提升，具体提升幅度达到XX%。这一结果表明JM2D在保证安全性的同时，能够有效提高任务的成功率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人运动规划、智能制造和自动化系统等。JM2D框架能够有效地处理复杂的约束条件，提升机器人在动态环境中的安全性和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Model-free diffusion planners have shown great promise for robot motion planning, but practical robotic systems often require combining them with model-based optimization modules to enforce constraints, such as safety. Naively integrating these modules presents compatibility challenges when diffusion's multi-modal outputs behave adversarially to optimization-based modules. To address this, we introduce Joint Model-based Model-free Diffusion (JM2D), a novel generative modeling framework. JM2D formulates module integration as a joint sampling problem to maximize compatibility via an interaction potential, without additional training. Using importance sampling, JM2D guides modules outputs based only on evaluations of the interaction potential, thus handling non-differentiable objectives commonly arising from non-convex optimization modules. We evaluate JM2D via application to aligning diffusion planners with safety modules on offline RL and robot manipulation. JM2D significantly improves task performance compared to conventional safety filters without sacrificing safety. Further, we show that conditional generation is a special case of JM2D and elucidate key design choices by comparing with SOTA gradient-based and projection-based diffusion planners. More details at: https://jm2d-corl25.github.io/.