Diverse and Adaptable Arm Coordination for Octopus-Crawling via Diffusion-Based Uncertainty-Aware Optimization
作者: Seung Hyun Kim, Heng-Sheng Chang, Kimia Kazemi, Prashant Mehta, Mattia Gazzola
分类: cs.RO, cs.LG, math.OC
发布日期: 2026-09-17
备注: 8 pages, 5 figures, submitted to ICRA 2027
💡 一句话要点
提出基于扩散的不确定性优化算法以解决章鱼爬行控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 软机器人 扩散控制 不确定性优化 多臂协调 适应性控制 运动行为 黑箱优化
📋 核心要点
- 现有方法在发现和组织多样的协调模式以适应动态环境方面存在挑战，限制了软机器人在复杂场景中的应用。
- 本文提出的DUO算法通过扩散基础的优化策略，能够在没有示范的情况下学习多样的爬行控制器，增强了适应能力。
- 实验结果表明，DUO算法使得模拟章鱼在动态约束下的导航能力显著提升，展示了协调多样性对适应性的促进作用。
📝 摘要（中文）
章鱼爬行激励了利用冗余的软机器人，但发现和组织多样的协调模式以适应环境仍然具有挑战性。为此，本文提出了一种扩散基础的不确定性优化算法（DUO），用于学习模拟的肌肉驱动CyberOctopus的爬行控制器。这是扩散控制首次应用于接触丰富的软多臂机器人。通过在共享控制分布中嵌入多种运动行为，该方法使模拟章鱼能够在动态物理约束下导航，展示了学习的协调多样性如何促进稳健的适应性。主要贡献包括：对称结构的策略表示、在线黑箱优化策略DUO算法以及控制编辑技术，这些结果表明学习的协调多样性使得运动丰富性成为软多臂机器人适应的实用资源。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决软机器人在动态环境中协调运动的挑战，现有方法难以有效发现和组织多样的协调模式。
核心思路：提出的DUO算法通过扩散基础的优化策略，能够在没有示范的情况下学习多样的爬行控制器，从而增强适应能力。
技术框架：DUO算法的整体架构包括三个主要模块：对称结构的策略表示、在线黑箱优化策略和控制编辑技术。通过这些模块，算法能够发现并保留多样的协调模式，同时适应新的执行器约束。
关键创新：本文的主要创新在于首次将扩散控制应用于软多臂机器人，利用对称结构的策略表示和在线优化策略，显著提升了协调多样性和适应能力。
关键设计：DUO算法采用了对称结构的策略表示，将径向等效的控制器折叠到一个规范方向扇区中，同时设计了适应性控制编辑技术，允许在不重新训练的情况下调整现有控制器以适应新的执行器约束。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，DUO算法使得模拟章鱼在动态物理约束下的导航能力显著提升，相较于基线方法，协调多样性提高了适应性，具体性能数据未提供，但展示了运动丰富性作为适应资源的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软机器人在复杂环境中的导航、抓取和操作任务，尤其是在医疗、探测和服务机器人等领域。通过提高软机器人的适应能力，未来可能推动其在动态和不确定环境中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Octopus crawling motivates soft robots that exploit redundancy, yet discovering and organizing diverse coordination modes for adaptation remains challenging. To address this, we introduce a Diffusion-based Uncertainty-aware Optimization (DUO) algorithm that learns demonstration-free crawling controllers for a simulated, muscle-actuated CyberOctopus. This work represents the first application of diffusion-based control to soft multi-arm robots in contact-rich simulations. By embedding a variety of locomotion behaviors within a shared control distribution, this approach enables the simulated octopus to navigate dynamic physical constraints, demonstrating that learned coordination diversity inherently facilitates robust adaptation. The main contributions include: (i) a symmetry-structured policy representation that folds radially equivalent controllers into a canonical directional sector, (ii) an online black-box optimization strategy, the DUO algorithm, that discovers and retains diverse coordination modes, and (iii) a control editing technique that adapts existing controllers to novel actuator constraints without retraining. These results show how learned coordination diversity makes motor abundance a practical resource for adaptation in soft multi-arm robots.