Hybrid Consistency Policy: Decoupling Multi-Modal Diversity and Real-Time Efficiency in Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2510.26670v1 📥 PDF

作者: Qianyou Zhao, Yuliang Shen, Xuanran Zhai, Ce Hao, Duidi Wu, Jin Qi, Jie Hu, Qiaojun Yu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出混合一致性策略HCP，解耦机器人操作中的多模态多样性和实时效率。

🎯 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)

关键词: 机器人操作 扩散模型 模仿学习 多模态 实时性 一致性蒸馏 视觉运动策略

📋 核心要点

  1. 基于扩散模型的模仿学习在机器人操作中面临快速采样和保持多模态多样性的挑战。
  2. HCP通过引入自适应切换时间和单步一致性跳跃，将多模态保留与推理速度解耦。
  3. 实验表明，HCP在保证精度的同时显著降低了延迟，实现了精度和效率的平衡。

📝 摘要（中文）

在视觉运动策略学习中，基于扩散的模仿学习因其捕获多样化行为的能力而被广泛采用。然而，构建在普通和随机去噪过程之上的方法难以同时实现快速采样和强大的多模态性。为了解决这些挑战，我们提出了混合一致性策略（HCP）。HCP运行一个短的随机前缀，直到一个自适应切换时间，然后应用一个单步一致性跳跃来生成最终动作。为了对齐这种单跳生成，HCP执行时变一致性蒸馏，该蒸馏结合了轨迹一致性目标（保持相邻预测的连贯性）和去噪匹配目标（提高局部保真度）。在模拟和真实机器人上的实验表明，具有25个SDE步骤加一次跳跃的HCP在精度和模式覆盖率方面接近80步DDPM教师，同时显著降低了延迟。这些结果表明，多模态性不需要缓慢的推理，并且切换时间将模式保留与速度解耦，从而为机器人策略产生了一种实用的精度-效率权衡。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型的视觉运动策略学习方法，虽然能够捕捉到多样化的行为，但在快速采样（即实时性）和保持多模态特性之间存在trade-off。传统的基于扩散模型的方法，例如DDPM，需要大量的迭代步骤才能生成高质量的动作，导致推理速度慢，难以满足实时机器人操作的需求。

核心思路：HCP的核心思路是将扩散模型的生成过程分为两个阶段：一个短的随机扩散前缀和一个单步一致性跳跃。通过自适应地选择切换时间，HCP能够在保证多模态多样性的前提下，利用单步一致性跳跃快速生成最终动作，从而实现实时性。

技术框架：HCP的整体框架包括以下几个主要部分：1) 短时随机扩散过程：使用随机微分方程（SDE）进行短时间的扩散，生成初步的动作序列。2) 自适应切换时间：根据当前状态动态地选择切换到一致性跳跃的时间点。3) 一步一致性跳跃：在切换时间点，使用一致性模型一步生成最终的动作。4) 时变一致性蒸馏：通过结合轨迹一致性目标和去噪匹配目标，训练一致性模型，使其能够生成与扩散模型一致的动作。

关键创新：HCP的关键创新在于解耦了多模态多样性和实时效率。通过引入自适应切换时间和单步一致性跳跃，HCP能够在保证多模态多样性的前提下，显著提高推理速度。与传统的基于扩散模型的方法相比，HCP能够在更少的迭代步骤下生成高质量的动作，从而实现实时机器人操作。

关键设计：HCP的关键设计包括：1) 自适应切换时间的确定方法：根据当前状态动态地选择切换时间，以平衡多模态多样性和实时效率。2) 一致性模型的训练方法：使用时变一致性蒸馏，结合轨迹一致性目标和去噪匹配目标，训练一致性模型，使其能够生成与扩散模型一致的动作。3) 损失函数的设计：轨迹一致性损失用于保持相邻预测的连贯性，去噪匹配损失用于提高局部保真度。

📊 实验亮点

实验结果表明，HCP在模拟和真实机器人上的表现均优于传统的基于扩散模型的方法。在精度和模式覆盖率方面，具有25个SDE步骤加一次跳跃的HCP接近80步DDPM教师，同时显著降低了延迟。这表明HCP能够在保证性能的同时，显著提高机器人操作的实时性。

🎯 应用场景

HCP适用于需要实时性和多模态行为的机器人操作任务，例如抓取、放置、装配等。该方法可以应用于工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域，提高机器人的操作效率和适应性。未来，HCP可以扩展到更复杂的机器人任务中，例如多机器人协作、人机协作等。

📄 摘要（原文）

In visuomotor policy learning, diffusion-based imitation learning has become widely adopted for its ability to capture diverse behaviors. However, approaches built on ordinary and stochastic denoising processes struggle to jointly achieve fast sampling and strong multi-modality. To address these challenges, we propose the Hybrid Consistency Policy (HCP). HCP runs a short stochastic prefix up to an adaptive switch time, and then applies a one-step consistency jump to produce the final action. To align this one-jump generation, HCP performs time-varying consistency distillation that combines a trajectory-consistency objective to keep neighboring predictions coherent and a denoising-matching objective to improve local fidelity. In both simulation and on a real robot, HCP with 25 SDE steps plus one jump approaches the 80-step DDPM teacher in accuracy and mode coverage while significantly reducing latency. These results show that multi-modality does not require slow inference, and a switch time decouples mode retention from speed. It yields a practical accuracy efficiency trade-off for robot policies.