Flexible Locomotion Learning with Diffusion Model Predictive Control

📄 arXiv: 2510.04234v1 📥 PDF

作者: Runhan Huang, Haldun Balim, Heng Yang, Yilun Du

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-05

备注: 9 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出Diffusion-MPC，利用扩散模型预测控制实现腿式机器人灵活运动学习。

🎯 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: 腿式机器人 运动控制 扩散模型 模型预测控制 强化学习 动力学建模 自适应控制

📋 核心要点

  1. 腿式机器人运动控制面临鲁棒性、适应性以及任务安全约束的多重挑战，传统无模型强化学习方法难以兼顾。
  2. Diffusion-MPC利用扩散模型作为动力学先验，结合奖励和约束优化，实现测试时灵活适应新任务。
  3. 通过交互式训练算法，Diffusion-MPC在真实环境中验证了其运动能力和对新奖励规范的适应性。

📝 摘要（中文）

腿式运动控制需要兼顾鲁棒性和适应性，同时满足任务和安全约束。然而，无模型强化学习(RL)方法通常产生固定的策略，难以在测试时适应新行为。相比之下，模型预测控制(MPC)通过将不同的目标和约束直接纳入优化过程，为灵活的行为合成提供了一种自然的方法。然而，经典的MPC依赖于精确的动力学模型，这在复杂环境中通常难以获得，并且通常需要简化假设。我们提出了Diffusion-MPC，它利用学习到的生成扩散模型作为规划的近似动力学先验，通过基于奖励和约束的优化实现灵活的测试时适应。Diffusion-MPC联合预测未来的状态和动作；在每个反向步骤中，我们结合奖励规划并施加约束投影，从而产生满足任务目标同时保持在物理限制内的轨迹。为了获得超越模仿预训练的规划模型，我们为基于扩散的规划器引入了一种交互式训练算法：我们在环境中执行我们的奖励和约束规划器，然后通过它们实现的收益来过滤和重新加权收集到的轨迹，然后再更新去噪器。我们的设计实现了强大的测试时适应性，允许规划器调整到新的奖励规范而无需重新训练。我们在现实世界中验证了Diffusion-MPC，展示了强大的运动能力和灵活的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿式机器人运动控制中，传统方法难以兼顾鲁棒性、适应性和任务约束的问题。无模型强化学习方法策略固定，难以适应新任务；经典MPC依赖精确动力学模型，但在复杂环境中难以获取，需要简化假设。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习运动动力学的先验知识，并将其融入模型预测控制框架中。通过扩散模型预测未来状态和动作，并结合奖励函数和约束条件进行优化，从而实现灵活的运动规划和控制。这种方法避免了对精确动力学模型的依赖，同时能够适应新的任务目标。

技术框架：Diffusion-MPC的整体框架包括以下几个主要模块：1) 扩散模型：用于学习运动动力学的先验知识，能够生成未来状态和动作的预测。2) 模型预测控制：利用扩散模型提供的预测，结合奖励函数和约束条件，进行优化，生成运动轨迹。3) 交互式训练：通过在真实环境中执行规划器，收集数据，并根据实际收益对数据进行过滤和重加权，从而更新扩散模型。

关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型引入到模型预测控制框架中，作为动力学模型的先验。与传统的MPC方法相比，Diffusion-MPC不需要精确的动力学模型，能够适应复杂环境和新的任务目标。此外，交互式训练算法能够使扩散模型更好地适应真实环境的动力学特性。

关键设计：在扩散模型方面，论文采用了一种联合预测状态和动作的方法。在MPC的每个反向步骤中，论文结合了奖励规划和约束投影，从而生成满足任务目标和物理限制的轨迹。交互式训练算法通过实际收益来过滤和重加权数据，从而提高模型的性能。具体的网络结构和损失函数等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

论文在真实环境中验证了Diffusion-MPC的性能，展示了其强大的运动能力和灵活的适应性。具体性能数据（例如，成功率、运动速度、适应时间等）以及与基线方法（例如，传统MPC、强化学习方法）的对比结果需要在论文中查找（未知）。实验结果表明，Diffusion-MPC能够有效地适应新的奖励规范，而无需重新训练。

🎯 应用场景

Diffusion-MPC在机器人运动控制领域具有广泛的应用前景，例如：复杂地形下的机器人导航、人机协作中的安全运动规划、以及在未知或变化环境中机器人的自适应控制。该方法能够提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成各种任务。

📄 摘要（原文）

Legged locomotion demands controllers that are both robust and adaptable, while remaining compatible with task and safety considerations. However, model-free reinforcement learning (RL) methods often yield a fixed policy that can be difficult to adapt to new behaviors at test time. In contrast, Model Predictive Control (MPC) provides a natural approach to flexible behavior synthesis by incorporating different objectives and constraints directly into its optimization process. However, classical MPC relies on accurate dynamics models, which are often difficult to obtain in complex environments and typically require simplifying assumptions. We present Diffusion-MPC, which leverages a learned generative diffusion model as an approximate dynamics prior for planning, enabling flexible test-time adaptation through reward and constraint based optimization. Diffusion-MPC jointly predicts future states and actions; at each reverse step, we incorporate reward planning and impose constraint projection, yielding trajectories that satisfy task objectives while remaining within physical limits. To obtain a planning model that adapts beyond imitation pretraining, we introduce an interactive training algorithm for diffusion based planner: we execute our reward-and-constraint planner in environment, then filter and reweight the collected trajectories by their realized returns before updating the denoiser. Our design enables strong test-time adaptability, allowing the planner to adjust to new reward specifications without retraining. We validate Diffusion-MPC on real world, demonstrating strong locomotion and flexible adaptation.