DiffuseLoco: Real-Time Legged Locomotion Control with Diffusion from Offline Datasets
作者: Xiaoyu Huang, Yufeng Chi, Ruofeng Wang, Zhongyu Li, Xue Bin Peng, Sophia Shao, Borivoje Nikolic, Koushil Sreenath
分类: cs.RO
发布日期: 2024-04-30
💡 一句话要点
提出DiffuseLoco以解决动态四足机器人多技能控制问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 四足机器人 动态运动控制 扩散模型 离线学习 多技能策略 实时控制 鲁棒性 技能切换
📋 核心要点
- 现有的在线强化学习方法在多技能四足机器人运动控制中面临显著挑战，尤其是在离线学习的规模化方面。
- 本研究提出的DiffuseLoco框架利用扩散模型，从多模态离线数据集中直接学习多技能策略，支持实时控制。
- 实验结果表明，DiffuseLoco在稳定性和速度跟踪性能上优于传统的强化学习和非扩散行为克隆方法。
📝 摘要（中文）
本研究介绍了DiffuseLoco，一个基于扩散模型的框架，旨在从离线数据集中训练多技能的动态四足机器人运动控制策略，实现实时控制。尽管离线学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了突破，但在多技能的四足机器人运动控制中，现有的在线强化学习方法面临显著挑战。为此，DiffuseLoco利用扩散模型直接从多模态的离线数据集中学习，具备在动态系统中实时控制的设计选择，能够实现技能间的自由切换，并在环境变化中表现出鲁棒性。通过大量的实地实验，DiffuseLoco在稳定性和速度跟踪性能上优于先前的强化学习和非扩散行为克隆基线。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决动态四足机器人在多技能运动控制中的挑战，现有方法在离线学习和技能整合方面存在不足。
核心思路：DiffuseLoco框架通过扩散模型直接从多模态离线数据集中学习，允许机器人在实时控制中实现多种运动技能的灵活切换。
技术框架：该框架包括数据预处理、扩散模型训练、实时控制模块和技能切换机制，确保在动态环境中稳定运行。
关键创新：DiffuseLoco的主要创新在于将扩散模型应用于离线学习，突破了传统强化学习在多技能控制中的局限性，实现了零-shot迁移到真实四足机器人。
关键设计：在设计中，采用了递归视野控制和延迟输入等技术，优化了实时控制的响应速度和稳定性，同时通过全面的消融研究验证了设计选择的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实地实验中，DiffuseLoco展示了优越的稳定性和速度跟踪性能，相较于传统强化学习和非扩散行为克隆基线，性能提升显著，具体表现为在多种环境下的鲁棒性和技能切换的流畅性。
🎯 应用场景
DiffuseLoco的研究成果可广泛应用于动态机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域，具有重要的实际价值。通过提升四足机器人的运动能力，该技术能够在复杂环境中实现更高效的任务执行，推动机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
This work introduces DiffuseLoco, a framework for training multi-skill diffusion-based policies for dynamic legged locomotion from offline datasets, enabling real-time control of diverse skills on robots in the real world. Offline learning at scale has led to breakthroughs in computer vision, natural language processing, and robotic manipulation domains. However, scaling up learning for legged robot locomotion, especially with multiple skills in a single policy, presents significant challenges for prior online reinforcement learning methods. To address this challenge, we propose a novel, scalable framework that leverages diffusion models to directly learn from offline multimodal datasets with a diverse set of locomotion skills. With design choices tailored for real-time control in dynamical systems, including receding horizon control and delayed inputs, DiffuseLoco is capable of reproducing multimodality in performing various locomotion skills, zero-shot transfer to real quadrupedal robots, and it can be deployed on edge computing devices. Furthermore, DiffuseLoco demonstrates free transitions between skills and robustness against environmental variations. Through extensive benchmarking in real-world experiments, DiffuseLoco exhibits better stability and velocity tracking performance compared to prior reinforcement learning and non-diffusion-based behavior cloning baselines. The design choices are validated via comprehensive ablation studies. This work opens new possibilities for scaling up learning-based legged locomotion controllers through the scaling of large, expressive models and diverse offline datasets.