FlightDiffusion: Revolutionising Autonomous Drone Training with Diffusion Models Generating FPV Video
作者: Valerii Serpiva, Artem Lykov, Faryal Batool, Vladislav Kozlovskiy, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-09-19)
备注: Submitted to conference
💡 一句话要点
FlightDiffusion：利用扩散模型生成FPV视频，革新无人机自主训练
🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 无人机自主导航 扩散模型 FPV视频生成 数据增强 强化学习
📋 核心要点
- 现有无人机自主导航训练依赖大量真实数据，成本高昂且难以覆盖所有场景。
- FlightDiffusion利用扩散模型从单帧FPV视频生成逼真序列，并合成状态-动作对，低成本扩展训练数据。
- 实验表明，生成轨迹物理合理且可执行，模拟与现实环境性能无显著差异，提升了导航策略的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
FlightDiffusion是一个基于扩散模型的框架，用于从第一人称视角（FPV）视频训练自主无人机。该模型从单帧生成逼真的视频序列，并结合相应的动作空间，从而在动态环境中实现基于推理的导航。除了直接策略学习外，FlightDiffusion还利用其生成能力合成多样化的FPV轨迹和状态-动作对，从而无需高昂的真实世界数据采集成本即可创建大规模训练数据集。评估表明，生成的轨迹在物理上是合理的且可执行的，平均位置误差为0.25米（RMSE 0.28米），平均方向误差为0.19弧度（RMSE 0.24弧度）。这种方法能够改进策略学习和数据集可扩展性，从而在下游导航任务中实现卓越的性能。在模拟环境中的结果突出了增强的鲁棒性、更平滑的轨迹规划以及对未见条件的适应性。方差分析显示，模拟和现实中的性能之间没有统计学上的显著差异（F(1, 16) = 0.394, p = 0.541），成功率分别为M = 0.628（SD = 0.162）和M = 0.617（SD = 0.177），表明了强大的sim-to-real迁移能力。生成的数据集为未来的无人机研究提供了宝贵的资源。这项工作引入了基于扩散的推理，作为统一空中机器人导航、动作生成和数据合成的有前景的范例。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决无人机自主导航训练中数据获取成本高昂的问题。现有方法依赖于大量真实世界数据的采集，这不仅耗时耗力，而且难以覆盖各种复杂和动态的环境场景，导致训练出的无人机在实际应用中泛化能力不足。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，从单帧FPV视频中生成逼真的视频序列，并结合相应的动作空间，从而模拟出各种不同的飞行轨迹和状态-动作对。通过这种方式，可以低成本地创建大规模的训练数据集，从而提高无人机自主导航策略的训练效率和泛化能力。
技术框架：FlightDiffusion框架主要包含以下几个模块：1) 扩散模型：用于从单帧FPV视频生成连续的视频帧序列，模拟无人机的飞行过程。2) 动作空间建模：定义无人机可以执行的动作集合，例如前进、后退、左转、右转等。3) 状态-动作对生成：将生成的视频帧序列与对应的动作空间相结合，生成状态-动作对，用于训练无人机的导航策略。4) 策略学习：利用生成的数据集训练无人机的导航策略，使其能够根据当前状态选择合适的动作，从而实现自主导航。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将扩散模型应用于无人机自主导航训练的数据生成。与传统的基于规则或GAN的数据生成方法相比，扩散模型能够生成更加逼真和多样化的视频序列，从而提高训练数据的质量和泛化能力。此外，该论文还提出了一种将扩散模型与动作空间相结合的方法，从而能够生成与环境交互相关的状态-动作对。
关键设计：论文中扩散模型采用U-Net结构，并使用DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练目标。动作空间被离散化为一组预定义的动作。损失函数包括图像重建损失和动作预测损失，用于保证生成视频的逼真度和动作的合理性。在策略学习阶段，使用强化学习算法（例如PPO）训练无人机的导航策略。
📊 实验亮点
实验结果表明，FlightDiffusion生成的轨迹在物理上是合理的且可执行的，平均位置误差为0.25米（RMSE 0.28米），平均方向误差为0.19弧度（RMSE 0.24弧度）。在模拟环境中，该方法能够提高无人机导航策略的鲁棒性、轨迹规划的平滑性以及对未见条件的适应性。更重要的是，模拟和现实环境中的性能没有显著差异（F(1, 16) = 0.394, p = 0.541），表明了强大的sim-to-real迁移能力。
🎯 应用场景
FlightDiffusion具有广泛的应用前景，可用于无人机自主巡检、物流配送、灾害救援等领域。通过生成大量训练数据，可以显著降低无人机训练成本，提高其在复杂环境中的适应能力。此外，该方法还可以用于开发更智能的无人机导航算法，例如基于视觉的导航和避障。
📄 摘要（原文）
We present FlightDiffusion, a diffusion-model-based framework for training autonomous drones from first-person view (FPV) video. Our model generates realistic video sequences from a single frame, enriched with corresponding action spaces to enable reasoning-driven navigation in dynamic environments. Beyond direct policy learning, FlightDiffusion leverages its generative capabilities to synthesize diverse FPV trajectories and state-action pairs, facilitating the creation of large-scale training datasets without the high cost of real-world data collection. Our evaluation demonstrates that the generated trajectories are physically plausible and executable, with a mean position error of 0.25 m (RMSE 0.28 m) and a mean orientation error of 0.19 rad (RMSE 0.24 rad). This approach enables improved policy learning and dataset scalability, leading to superior performance in downstream navigation tasks. Results in simulated environments highlight enhanced robustness, smoother trajectory planning, and adaptability to unseen conditions. An ANOVA revealed no statistically significant difference between performance in simulation and reality (F(1, 16) = 0.394, p = 0.541), with success rates of M = 0.628 (SD = 0.162) and M = 0.617 (SD = 0.177), respectively, indicating strong sim-to-real transfer. The generated datasets provide a valuable resource for future UAV research. This work introduces diffusion-based reasoning as a promising paradigm for unifying navigation, action generation, and data synthesis in aerial robotics.