Diffusion policy 的输入是图像,输出是action,图像是condition。 具体来说,从高斯噪声开始,基于机器人的视觉观测,训练一个神经网络去预测动作的梯度,去除噪声。 经过几轮这样的去噪步骤它将为我们提供一条清晰且易于观察的动作轨迹,整个去噪过程就是Diffusion Policy。 2 Why Diffusion Policy 1 多模态 这是最大的优势。
最近英伟达开源的GR00T-N1的机器人基座大模型里面的Action网络是一个Diffusion Transformer。这篇文档是想要回答一个问题,为啥以文生图应用火出圈的扩散模型也能用到机器人控制器呢?原来一切都来源于一篇很重要的论文Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion. 什么是Diffusion Policy 这里直接截取...
基于diffusion policy的路径规划-以A*算法为例 想法: 我想用diffusion model在3D障碍物空间内生成一条轨迹,这个生成的轨迹会基于提供的专家轨迹数据集(如A*算法)实现collision-free,reach goal等基本的路径规划需求。我目前对diffus… Josep...发表于Robot... 【Diffusion Policy】Diffusion+模仿学习 原文Pearce, Tim...
除了作为Diffusion Policy的一作,迟宬也是RSS 2022 Best Paper “Iterative Residual Policy for Goal-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Objects”的一作;此外他也参与了RoboNinja(切牛油果)和DextAIRity(吹风叠衣服)两篇很有趣的操作工作(将机器人的手牵向人类的手:灵巧操作华人论文综述)。关于宋舒然...
作者发现使用位置控制的DP(diffusion policy)要比使用速度控制的DP效果更好,作者认为有两个主要原因: 1.动作的多模性在位置控制模式中更加明显。因为DP比现有的方法更能表示动作的多模式,我们推测其会更少地被现有的方法的缺点所影响(过去的缺点导致位置控制做不好) ...
我也计划基于Diffusion Policy的提升工作做一个系列,DP3+iDP3:如何利用3D输入提升Diffusion Policy的泛化性展示了将3D图像输入替代2D图像输入可以极大程度的提高Diffusion Policy的泛化性,GenDP: 3D Semantic Fields for Category-Level Generalizable Diffusion Policy则探索了在增加了3D语义信息之后,Diffusion Policy的性能...
通过直接对机器人动作进行建模，Diffusion Policy 使得机器人能够更加逼真、灵活地执行任务，并展现出多样化...
Diffusion Policy can express long-horizon multimodailty: 这种能力指的是以不同顺序完成不同的子目标,本文发现Diffusion Policy能够远远超出其它baseline Diffusion Policy can better leverage position control: 如图5 The tradeoff in action horizon: 本文发现action horizon在较少时无法保持一致性或对idle action进行...
上述研究成果都很好地解决了模仿学习数据缺失,借助 Diffusion policy 强大的生成能力,通过生成符合动力学约束的轨迹(如 DDAT 模型)、优化架构以更好处理多模态动作分布(如 ScaleDP 模型)、将随机噪声转化为连贯动作序列(如 DP3 及 iDP3 模型)以及实现一步推理生成动作(如 ManiCM 模型)等方式,为模仿学习提供了丰富...
想法: 我想用diffusion model在3D障碍物空间内生成一条轨迹,这个生成的轨迹会基于提供的专家轨迹数据集(如A*算法)实现collision-free,reach goal等基本的路径规划需求。我目前对diffusion policy了解较浅,知…