Hybrid-Diffusion Models: Combining Open-loop Routines with Visuomotor Diffusion Policies
作者: Jonne Van Haastregt, Bastian Orthmann, Michael C. Welle, Yuchong Zhang, Danica Kragic
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-04
💡 一句话要点
Hybrid-Diffusion模型：结合开放循环程序与视觉运动扩散策略，提升操作精度与速度
🎯 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: 视觉运动策略 扩散模型 模仿学习 机器人操作 遥操作增强 混合控制 开放循环程序 真实世界任务
📋 核心要点
- 现有基于模仿学习的视觉运动策略在操作任务中表现良好，但精度和速度通常不及传统控制方法。
- 论文提出Hybrid-Diffusion模型，结合开放循环程序和视觉运动扩散策略，学习触发遥操作增强原语（TAPs）。
- 在小瓶抽吸、液体转移和容器拧开等真实世界任务中验证了该方法，实验结果表明该方法有效。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种混合扩散模型，它结合了开放循环程序和视觉运动扩散策略。尽管基于模仿学习的视觉运动策略在复杂操作任务中表现良好，但它们通常难以达到传统控制方法的速度和精度。我们开发了遥操作增强原语（TAPs），允许操作员在演示期间无缝地执行预定义的程序，例如锁定特定轴、移动到栖息航点或触发特定于任务的程序。我们的混合扩散方法学习在推理过程中触发这些TAPs。我们在具有挑战性的真实世界任务中验证了该方法：小瓶抽吸、开放容器液体转移和容器拧开。所有实验视频都可以在项目网站上找到：https://hybriddiffusion.github.io/
🔬 方法详解
问题定义：现有基于模仿学习的视觉运动策略在复杂操作任务中表现良好，但其精度和速度通常无法与传统的基于控制的方法相媲美。这限制了它们在需要高精度和快速响应的应用中的使用。因此，如何结合模仿学习的灵活性和传统控制方法的精确性是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是将开放循环程序（open-loop routines）与视觉运动扩散策略相结合。开放循环程序提供了一种精确控制的手段，而扩散策略则提供了适应性和泛化能力。通过学习何时以及如何触发这些开放循环程序，模型可以利用两者的优点，从而提高整体性能。
技术框架：该方法的核心是Hybrid-Diffusion模型，它包含两个主要组成部分：视觉运动扩散策略和遥操作增强原语（TAPs）。操作员通过遥操作演示任务，并使用TAPs来执行预定义的程序。模型学习在推理过程中触发这些TAPs。整体流程包括：1) 数据收集：通过遥操作演示收集数据，并使用TAPs增强数据。2) 模型训练：训练Hybrid-Diffusion模型，使其能够学习视觉运动策略和TAPs的触发条件。3) 推理：在推理过程中，模型根据当前状态决定是否触发TAPs，并执行相应的动作。
关键创新：该方法的关键创新在于将开放循环程序与视觉运动扩散策略相结合，并提出了遥操作增强原语（TAPs）的概念。TAPs允许操作员在演示期间无缝地执行预定义的程序，从而简化了数据收集过程，并提高了模型的学习效率。此外，模型学习在推理过程中触发TAPs，从而实现了自适应的控制策略。
关键设计：TAPs的设计是关键。它们需要足够通用，能够覆盖各种常见的操作任务，同时又需要足够简单，易于操作员使用。论文中使用了三种类型的TAPs：锁定特定轴、移动到栖息航点和触发特定于任务的程序。损失函数的设计也至关重要，需要平衡视觉运动策略和TAPs的触发条件之间的关系。具体的网络结构和参数设置在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在三个具有挑战性的真实世界任务中进行了验证：小瓶抽吸、开放容器液体转移和容器拧开。实验结果表明，该方法能够有效地结合开放循环程序和视觉运动扩散策略，从而提高了操作的精度和速度。具体的性能数据和对比基线在论文中没有明确给出，属于未知信息。但项目网站提供了实验视频，展示了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，尤其是在需要高精度和快速响应的场景中，例如医疗手术、精密装配和自动化生产线。通过结合模仿学习的灵活性和传统控制方法的精确性，可以提高机器人操作的效率和可靠性，从而降低成本并提高生产力。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，并与其他机器人技术相结合，例如强化学习和计算机视觉。
📄 摘要（原文）
Despite the fact that visuomotor-based policies obtained via imitation learning demonstrate good performances in complex manipulation tasks, they usually struggle to achieve the same accuracy and speed as traditional control based methods. In this work, we introduce Hybrid-Diffusion models that combine open-loop routines with visuomotor diffusion policies. We develop Teleoperation Augmentation Primitives (TAPs) that allow the operator to perform predefined routines, such as locking specific axes, moving to perching waypoints, or triggering task-specific routines seamlessly during demonstrations. Our Hybrid-Diffusion method learns to trigger such TAPs during inference. We validate the method on challenging real-world tasks: Vial Aspiration, Open-Container Liquid Transfer, and container unscrewing. All experimental videos are available on the project's website: https://hybriddiffusion.github.io/