DiffClone: Enhanced Behaviour Cloning in Robotics with Diffusion-Driven Policy Learning

📄 arXiv: 2401.09243v3 📥 PDF

作者: Sabariswaran Mani, Sreyas Venkataraman, Abhranil Chandra, Adyan Rizvi, Yash Sirvi, Soumojit Bhattacharya, Aritra Hazra

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-17 (更新: 2024-05-23)

备注: NeurIPS 2023 Train Offline Test Online Workshop and Competition (Best Paper Oral Presentation / Winning Competition Submission)

💡 一句话要点

提出DiffClone以解决机器人行为克隆中的效率问题

🎯 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: 行为克隆 扩散模型 机器人学习 离线训练 策略学习 智能机器人 MOCO微调

📋 核心要点

  1. 现有的机器人学习方法计算资源消耗大，且对硬件依赖性强，限制了其广泛应用。
  2. DiffClone算法结合了扩散驱动的策略学习，旨在提升行为克隆的效率和效果。
  3. 实验结果表明，DiffClone在真实机器人测试中表现优异，成功率和平均奖励有所提升。

📝 摘要（中文）

机器人学习任务通常计算密集且依赖特定硬件，因此利用多样化的离线演示数据集来训练机器人操作代理显得尤为重要。本文提出了DiffClone，一种基于扩散驱动的增强行为克隆算法，并在真实物理机器人上测试了其有效性。我们在Train-Offline-Test-Online (TOTO)基准挑战中进行了实验，发现经过MOCO微调的ResNet50在表现上优于其他微调表示，目标状态条件和过渡映射也略微提高了成功率和平均奖励。DiffClone通过条件扩散改进了行为克隆代理的策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人行为克隆方法在计算效率和硬件依赖性方面的不足，尤其是在离线学习场景下的应用。

核心思路：DiffClone通过引入扩散驱动的策略学习，增强了传统行为克隆的能力，使其能够更有效地利用离线数据进行训练。

技术框架：DiffClone的整体架构包括数据预处理、策略学习和在线测试三个主要模块。数据预处理阶段使用了MOCO微调的ResNet50进行视觉特征提取，策略学习阶段则采用了条件扩散模型来优化行为克隆策略，最后在真实机器人上进行在线测试以评估性能。

关键创新：DiffClone的主要创新在于将扩散模型应用于行为克隆中，显著提高了策略学习的灵活性和适应性，与传统方法相比，能够更好地处理复杂的操作任务。

关键设计：在设计中，DiffClone使用了条件扩散模型作为核心策略学习模块，结合了目标状态条件和过渡映射的技术细节，以提高成功率和平均奖励。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在实验中，DiffClone相较于其他微调表示，使用MOCO微调的ResNet50表现最佳，成功率和平均奖励均有所提升，验证了扩散驱动策略学习的有效性和优势。

🎯 应用场景

DiffClone的研究成果在机器人操作、自动化制造和智能服务等领域具有广泛的应用潜力。通过提高行为克隆的效率，能够加速机器人学习过程，降低对特定硬件的依赖，从而推动智能机器人技术的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Robot learning tasks are extremely compute-intensive and hardware-specific. Thus the avenues of tackling these challenges, using a diverse dataset of offline demonstrations that can be used to train robot manipulation agents, is very appealing. The Train-Offline-Test-Online (TOTO) Benchmark provides a well-curated open-source dataset for offline training comprised mostly of expert data and also benchmark scores of the common offline-RL and behaviour cloning agents. In this paper, we introduce DiffClone, an offline algorithm of enhanced behaviour cloning agent with diffusion-based policy learning, and measured the efficacy of our method on real online physical robots at test time. This is also our official submission to the Train-Offline-Test-Online (TOTO) Benchmark Challenge organized at NeurIPS 2023. We experimented with both pre-trained visual representation and agent policies. In our experiments, we find that MOCO finetuned ResNet50 performs the best in comparison to other finetuned representations. Goal state conditioning and mapping to transitions resulted in a minute increase in the success rate and mean-reward. As for the agent policy, we developed DiffClone, a behaviour cloning agent improved using conditional diffusion.