Koopman-Accelerated Model-Based Diffusion for Real-Time Robot Control
作者: Bohyeong Pak, Kangmin Lee, Sanghyun Kim
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-24
备注: 8 pages
💡 一句话要点
提出BK-MBD以解决传统模型基础扩散的计算瓶颈问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型基础扩散 实时控制 机器人轨迹优化 库普曼模型 双线性动态 动态环境 目标跟踪 计算效率
📋 核心要点
- 核心问题：现有的模型基础扩散方法由于重复模拟植物动态，导致计算成本高，限制了实时控制的应用。
- 方法要点：提出BK-MBD方法，通过一次性提升状态并在高维空间中传播候选轨迹，显著降低计算复杂度。
- 实验或效果：BK-MBD在50毫秒的控制周期内完成规划更新，且在所有试验中成功达到目标，优于线性提升模型。
📝 摘要（中文）
传统的模型基础扩散（MBD）通过噪声退火实现有效的轨迹优化，但其高计算成本主要源于对植物动态的重复模拟，限制了其在实时控制中的应用。为了解决这一限制，本文提出了双线性库普曼模型基础扩散（BK-MBD）。该方法在每个控制步骤中仅提升机器人状态一次，并在提升后的空间中传播所有候选轨迹，从而将每次模拟简化为固定数量的矩阵-向量乘法。实验结果表明，BK-MBD在50毫秒的控制周期内，每次规划更新最多耗时14.7毫秒，并在每次试验中成功达到目标，而线性提升模型几乎从未成功。退火调度在学习的模拟下提高了闭环精度，表明退火降低了对代理模型误差的敏感性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统模型基础扩散（MBD）在实时机器人控制中的高计算成本问题。现有方法依赖于对植物动态的重复模拟，导致效率低下，难以满足实时性要求。
核心思路：BK-MBD通过在每个控制步骤中仅提升机器人状态一次，并在提升后的高维空间中传播所有候选轨迹，从而将每次模拟简化为固定数量的矩阵-向量乘法。这种设计使得计算过程更加高效，适合实时应用。
技术框架：BK-MBD的整体架构包括状态提升、候选轨迹传播和动态更新三个主要模块。首先，机器人状态被提升到高维空间；然后，在该空间中进行候选轨迹的传播；最后，根据反馈更新动态模型。
关键创新：BK-MBD的主要创新在于引入双线性库普曼模型，使得预测输入增益可以根据机器人的配置变化而变化，这一特性是线性提升模型无法实现的。
关键设计：在BK-MBD中，关键参数包括状态提升的维度和矩阵-向量乘法的数量。损失函数设计为优化闭环控制精度，确保在动态环境中能够快速适应变化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，BK-MBD在50毫秒的控制周期内，规划更新最多耗时14.7毫秒，成功率达到100%，而线性提升模型几乎未能成功。退火调度在学习的模拟下显著提高了闭环精度，表明BK-MBD在处理代理模型误差方面表现优越。
🎯 应用场景
BK-MBD方法在机器人控制领域具有广泛的应用潜力，特别是在动态环境下的实时目标跟踪和路径规划。其高效的计算能力使得机器人能够在复杂场景中快速响应，提升了自动化系统的智能水平和实用性。
📄 摘要（原文）
Conventional model-based diffusion (MBD) achieves effective trajectory optimization by leveraging noise annealing. However, its high computational cost, primarily arising from repeated rollouts of the plant dynamics, has largely confined its use to offline settings. To address this limitation, this paper proposes bilinear Koopman model-based diffusion (BK-MBD). The proposed method lifts the robot's state into a high-dimensional space only once per control step and propagates all candidates in the lifted space thereafter, so each rollout reduces to a fixed number of matrix-vector multiplications. The lifted dynamics are bilinear, allowing the predicted input gain to vary with the robot's configuration, which a linear lifted model cannot represent. In simulation, BK-MBD completed each planning update in at most 14.7 ms within a 50 ms control period and reached the goal on every trial, whereas a linear lift almost never did. The annealed schedule improves closed-loop accuracy over fixed-noise schedules under the learned rollout. Under the exact rollout, both the annealed and fixed-narrow schedules reach every goal, indicating that annealing reduces sensitivity to surrogate-model error. BK-MBD also threaded a passage that no single convex region covers, whereas a convexified bilinear controller rarely succeeded. On a physical manipulator, BK-MBD tracked an initially unknown moving target within the control period and was the only method that met both the tracking task and the deadline. The project page is available at https://rcilab.khu.ac.kr/bkmbd/.