RodForesight: A World Model Enhanced Diffusion Policy for Slender and Material Agnostic Rod Insertion
作者: Chuanbo Yu, Mingyu Yue, Yan Lyu, Chuhan Song, Peng Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-10
💡 一句话要点
提出RodForesight以解决细长杆插入问题
🎯 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: 细长杆插入 视觉伺服 扩散策略 机器人操作 精密制造
📋 核心要点
- 现有的插入方法假设物体是刚性的，无法处理高长宽比杆的动态特性，导致插入失败。
- RodForesight通过将任务分为粗略接近和预测插入两个阶段，利用视觉伺服和扩散策略进行优化。
- 实验表明，RodForesight的成功率从88.9%提升至96.7%，显著优于基线方法。
📝 摘要（中文）
细长杆插入在精密制造中具有重要意义，但由于杆的高长宽比，传统的插入方法无法有效处理杆的弯曲和动态变化。本文提出RodForesight，一个学习框架，将插入任务分为粗略接近和预测插入两个阶段。通过视觉伺服和扩散策略，RodForesight能够在执行前评估动作效果，从而提高插入成功率。实验结果显示，该方法的成功率从88.9%提升至96.7%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决细长杆插入中的动态变化问题，传统方法无法有效处理杆的弯曲和与夹持器的相对运动，导致插入失败。
核心思路：RodForesight将插入任务分为两个阶段：粗略接近和预测插入。通过视觉伺服技术映射初始配置，并利用扩散策略生成候选动作，从而优化插入过程。
技术框架：整体框架包括两个主要阶段：第一阶段为粗略接近，使用视觉伺服将多种初始配置映射到接近孔的区域；第二阶段为预测插入，进行精细对齐并完成插入。
关键创新：RodForesight的创新在于引入了基于动作条件的世界模型，能够在执行前评估候选动作对杆与孔对齐的影响，从而选择最佳动作。
关键设计：在设计中，采用扩散策略生成动作块，并通过世界模型预测其效果，关键参数和损失函数的设置确保了模型的高效性和准确性。实验中验证了不同阶段和端到端设置的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RodForesight在实验中表现出色，成功率从88.9%提升至96.7%，相较于基线方法有显著提升，验证了其在复杂插入任务中的有效性和可靠性。
🎯 应用场景
该研究在精密制造、机器人操作和自动化装配等领域具有广泛的应用潜力。通过提高细长杆插入的成功率，RodForesight可以显著提升生产效率和产品质量，推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Slender rod insertion arises in precision manufacturing, where millimetre scale diameter and tight clearances demand accurate perception and control. Conventional peg-in-hole methods assume a rigid object whose tip pose is fixed relative to the gripper. This assumption breaks down for a high aspect ratio rod, which can bend during manipulation, making its tip motion dependent on the rod configuration, grasp, material properties, and contact. We present RodForesight, a learning framework that factorises the task into two stages: 1) coarse approaching, which uses visual servoing to map diverse initial configurations into a compact near hole hand-off region; and 2) predictive insertion, which performs fine alignment and completes the insertion. It is worth noting that the two stages can be wrapped into an end-to-end design. During insertion, a diffusion policy generates candidate action chunks, while an action conditioned world model predicts their effects on rod-hole alignment. This pre-execution evaluation enables RodForesight to select the best action chunk based on predicted tilt and radial errors before execution. Experiments investigate the performance of different stages and the end-to-end setting, where RodForesight improves the success rate from 88.9% to 96.7%, compared to baseline methods such as diffusion policy.