How Well do Diffusion Policies Learn Kinematic Constraint Manifolds?
作者: Lexi Foland, Thomas Cohn, Adam Wei, Nicholas Pfaff, Boyuan Chen, Russ Tedrake
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-01
备注: Under review. 8 pages, 3 figures, 3 tables. Additional results available at https://diffusion-learns-kinematic.github.io
💡 一句话要点
研究扩散策略学习运动学约束流形的能力，揭示数据集质量和大小的影响。
🎯 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 运动学约束 机器人模仿学习 数据集质量 流形学习
📋 核心要点
- 扩散策略在机器人模仿学习中展现潜力，但其对运动学约束的精确学习能力尚不明确。
- 本研究通过双手抓取放置任务，分析数据集大小、质量和流形曲率对扩散策略学习约束流形的影响。
- 实验表明，数据集大小和质量对学习有负面影响，而流形曲率的影响不明确，硬件实验验证了结果的有效性。
📝 摘要（中文）
扩散策略在机器人模仿学习中表现出令人印象深刻的结果，即使对于需要满足运动学等式约束的任务也是如此。然而，仅凭任务性能并不能可靠地表明策略精确学习训练数据中约束的能力。为了研究这一点，我们通过一个双手抓取放置任务的案例研究，分析了扩散策略如何发现这些流形，该任务鼓励满足运动学约束以获得成功。我们研究了三个因素如何影响训练后的策略：数据集大小、数据集质量和流形曲率。我们的实验表明，扩散策略学习了约束流形的粗略近似，学习受到数据集大小和质量下降的负面影响。另一方面，约束流形的曲率与约束满足和任务成功之间没有明确的相关性。硬件评估验证了我们的结果在现实世界中的适用性。项目网站包含更多结果和可视化。
🔬 方法详解
问题定义：现有扩散策略在机器人模仿学习中取得了显著成果，尤其是在涉及运动学约束的任务中。然而，仅仅依靠任务完成度来评估策略是否真正学会了满足这些约束是不够的。现有方法缺乏对扩散策略学习运动学约束流形能力的深入分析，无法准确评估其泛化能力和鲁棒性。
核心思路：本研究的核心思路是通过案例分析，深入研究扩散策略学习运动学约束流形的能力。通过控制数据集的大小、质量以及约束流形的曲率等因素，观察这些因素如何影响策略的学习效果，从而揭示扩散策略在学习约束流形方面的优势和局限性。
技术框架：本研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 设计一个双手抓取放置任务，该任务需要满足特定的运动学约束才能成功完成。2) 构建不同大小和质量的数据集，用于训练扩散策略。3) 改变约束流形的曲率，观察其对策略学习的影响。4) 使用训练好的策略在真实机器人上进行实验，验证其在现实世界中的性能。
关键创新：本研究的关键创新在于首次系统性地分析了扩散策略学习运动学约束流形的能力。通过控制数据集大小、质量和流形曲率等因素，揭示了这些因素对学习效果的影响，为改进扩散策略在机器人模仿学习中的应用提供了新的思路。与现有方法相比，本研究更加关注策略对约束流形的学习能力，而不仅仅是任务完成度。
关键设计：在数据集构建方面，通过添加噪声或减少数据量来控制数据集的质量和大小。在约束流形曲率方面，通过调整任务的几何参数来实现。在扩散策略的训练方面，使用了标准的扩散模型训练方法，并针对具体任务进行了微调。损失函数主要包括任务完成损失和约束满足损失。
📊 实验亮点
实验结果表明，数据集大小和质量对扩散策略学习运动学约束流形的能力有显著影响。数据集越大、质量越高，策略学习效果越好。然而，约束流形的曲率与学习效果之间的关系并不明确。在真实机器人上的实验验证了这些发现，表明该研究具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要满足运动学约束的机器人任务，例如装配、操作和导航。通过深入理解扩散策略学习约束流形的能力，可以设计更高效、更鲁棒的机器人控制策略，提高机器人在复杂环境中的适应性和可靠性。未来的研究可以探索如何利用这些发现来改进扩散策略的训练方法，使其能够更好地学习和泛化到新的约束流形。
📄 摘要（原文）
Diffusion policies have shown impressive results in robot imitation learning, even for tasks that require satisfaction of kinematic equality constraints. However, task performance alone is not a reliable indicator of the policy's ability to precisely learn constraints in the training data. To investigate, we analyze how well diffusion policies discover these manifolds with a case study on a bimanual pick-and-place task that encourages fulfillment of a kinematic constraint for success. We study how three factors affect trained policies: dataset size, dataset quality, and manifold curvature. Our experiments show diffusion policies learn a coarse approximation of the constraint manifold with learning affected negatively by decreases in both dataset size and quality. On the other hand, the curvature of the constraint manifold showed inconclusive correlations with both constraint satisfaction and task success. A hardware evaluation verifies the applicability of our results in the real world. Project website with additional results and visuals: https://diffusion-learns-kinematic.github.io