Dynamics-Guided Diffusion Model for Sensor-less Robot Manipulator Design

📄 arXiv: 2402.15038v2 📥 PDF

作者: Xiaomeng Xu, Huy Ha, Shuran Song

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2025-03-28)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出动态引导扩散模型以解决无传感器机器人操控设计问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操控 数据驱动设计 扩散模型 动力学网络 无传感器设计 快速设计迭代

📋 核心要点

  1. 现有的机器人操控设计方法通常依赖于任务特定的训练，限制了其灵活性和适应性。
  2. DGDM通过将操控任务表示为交互轮廓，并利用几何扩散模型来生成无传感器操控器设计，提供了一种新的解决方案。
  3. 实验结果显示，DGDM在多种操控任务中成功率显著提高，且设计生成速度达到0.8秒，促进了快速设计迭代。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种动态引导扩散模型（DGDM），这是一个数据驱动的框架，能够在没有任务特定训练的情况下生成特定任务的操控器设计。DGDM根据物体形状和任务规格，生成能够盲目操控物体朝向期望运动和姿态的无传感器操控器设计。该框架灵活地将操控任务表示为交互轮廓，利用几何扩散模型表示设计空间，并通过一个未使用任何任务信息训练的动力学网络提供的梯度高效搜索设计空间。实验结果表明，DGDM在多种操控任务中表现优异，成功率平均提高了31.5%和45.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人操控设计方法对任务特定训练的依赖性，这限制了设计的灵活性和适应性。

核心思路：DGDM通过将操控任务抽象为交互轮廓，结合几何扩散模型，能够在没有任务特定信息的情况下生成有效的操控器设计。

技术框架：DGDM的整体架构包括三个主要模块：任务交互轮廓表示、几何扩散模型设计空间表示和动力学网络的梯度搜索。该框架通过这些模块协同工作，实现高效的设计生成。

关键创新：DGDM的核心创新在于其能够在没有任务信息的情况下，通过动力学网络的梯度进行设计空间的高效搜索，这与传统的优化方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计过程中，DGDM采用了特定的损失函数来优化操控器的性能，并通过几何扩散模型来表示设计空间的多样性，确保生成的设计能够满足不同的操控需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DGDM在多种操控任务中的平均成功率分别比优化基础和无指导扩散基线提高了31.5%和45.3%。此外，DGDM能够在0.8秒内生成新的设计，显著加快了设计迭代的速度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化制造、服务机器人和医疗机器人等。DGDM能够快速生成适应不同任务的操控器设计，提升了机器人系统的灵活性和效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We present Dynamics-Guided Diffusion Model (DGDM), a data-driven framework for generating task-specific manipulator designs without task-specific training. Given object shapes and task specifications, DGDM generates sensor-less manipulator designs that can blindly manipulate objects towards desired motions and poses using an open-loop parallel motion. This framework 1) flexibly represents manipulation tasks as interaction profiles, 2) represents the design space using a geometric diffusion model, and 3) efficiently searches this design space using the gradients provided by a dynamics network trained without any task information. We evaluate DGDM on various manipulation tasks ranging from shifting/rotating objects to converging objects to a specific pose. Our generated designs outperform optimization-based and unguided diffusion baselines relatively by 31.5% and 45.3% on average success rate. With the ability to generate a new design within 0.8s, DGDM facilitates rapid design iteration and enhances the adoption of data-driven approaches for robot mechanism design. Qualitative results are best viewed on our project website https://dgdm-robot.github.io/.