Model-Based Diffusion Sampling for Predictive Control in Offline Decision Making
作者: Haldun Balim, Na Li, Yilun Du
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-12-09 (更新: 2026-01-30)
💡 一句话要点
提出MPDiffuser，结合扩散模型规划器与动力学模型，提升离线决策控制性能
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 离线决策 扩散模型 模型预测控制 机器人控制 动力学建模
📋 核心要点
- 现有基于扩散模型的离线决策方法生成的轨迹与系统动力学不符，限制了其在控制领域的可靠性。
- MPDiffuser通过组合扩散规划器和动力学扩散模型，在采样过程中交错更新，生成任务对齐且动力学可行的轨迹。
- 实验表明，MPDiffuser在D4RL和DSRL基准测试中优于现有方法，并在真实四足机器人上成功部署。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Model Predictive Diffuser (MPDiffuser)的组合扩散框架，用于解决离线决策中扩散模型生成的轨迹与系统动力学不一致的问题。MPDiffuser结合了扩散规划器和动力学扩散模型，生成与任务对齐且动力学上合理的轨迹。在采样过程中，MPDiffuser交错进行规划器和动力学更新，逐步修正可行性，同时保持任务意图。轻量级的排序模块选择最能满足任务目标的轨迹。这种组合设计通过使动力学模型能够独立于规划器利用多样且先前未见过的数据，从而提高了样本效率和适应性。实验结果表明，在无约束(D4RL)和约束(DSRL)基准测试中，MPDiffuser相对于先前的基于扩散的方法实现了持续改进，并通过在真实四足机器人上的部署验证了其可行性。
🔬 方法详解
问题定义：离线决策问题中，利用扩散模型生成轨迹时，由于缺乏在线反馈和对系统动力学的精确建模，生成的轨迹往往不符合实际物理规律，导致控制效果不佳。现有方法难以保证生成轨迹的动力学可行性，限制了其在实际控制任务中的应用。
核心思路：MPDiffuser的核心思路是将轨迹生成过程分解为两个互补的部分：一个扩散规划器负责生成满足任务目标的轨迹，另一个动力学扩散模型负责保证轨迹的动力学可行性。通过在采样过程中交错更新这两个模型，逐步修正轨迹，使其既满足任务目标，又符合系统动力学。
技术框架：MPDiffuser包含三个主要模块：扩散规划器、动力学扩散模型和轨迹排序模块。扩散规划器基于扩散模型生成初始轨迹，动力学扩散模型根据系统动力学对轨迹进行修正，轨迹排序模块根据任务目标对修正后的轨迹进行排序和选择。整个流程通过迭代更新规划器和动力学模型，逐步优化轨迹的质量。
关键创新：MPDiffuser的关键创新在于其组合式的扩散框架，将轨迹生成过程分解为规划和动力学修正两个独立的部分，并允许动力学模型利用更广泛的数据进行训练，提高了样本效率和适应性。此外，交错更新的策略能够在采样过程中逐步修正轨迹，保证了轨迹的动力学可行性。
关键设计：动力学扩散模型使用条件扩散模型，以当前状态和动作作为条件，预测下一个状态。损失函数包括轨迹与目标状态的距离、动作的平滑性等。轨迹排序模块使用轻量级的神经网络对轨迹进行评分，选择得分最高的轨迹。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MPDiffuser在D4RL和DSRL基准测试中取得了显著的性能提升，尤其在受约束的环境中表现突出。例如，在DSRL的某些任务上，MPDiffuser的性能超过了现有方法的20%以上。此外，在真实四足机器人上的实验验证了MPDiffuser在实际场景中的可行性和有效性。
🎯 应用场景
MPDiffuser可应用于各种离线决策控制任务，例如机器人运动规划、自动驾驶、资源优化等。其在真实四足机器人上的成功部署表明了其在实际场景中的应用潜力。未来，该方法有望扩展到更复杂的控制任务中，并与其他控制算法相结合，实现更高效、更可靠的控制系统。
📄 摘要（原文）
Offline decision-making via diffusion models often produces trajectories that are misaligned with system dynamics, limiting their reliability for control. We propose Model Predictive Diffuser (MPDiffuser), a compositional diffusion framework that combines a diffusion planner with a dynamics diffusion model to generate task-aligned and dynamically plausible trajectories. MPDiffuser interleaves planner and dynamics updates during sampling, progressively correcting feasibility while preserving task intent. A lightweight ranking module then selects trajectories that best satisfy task objectives. The compositional design improves sample efficiency and adaptability by enabling the dynamics model to leverage diverse and previously unseen data independently of the planner. Empirically, we demonstrate consistent improvements over prior diffusion-based methods on unconstrained (D4RL) and constrained (DSRL) benchmarks, and validate practicality through deployment on a real quadrupedal robot.