Unified Multimodal Diffusion Forcing for Forceful Manipulation
作者: Zixuan Huang, Huaidian Hou, Dmitry Berenson
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-11-06
备注: Project website: https://unified-df.github.io
💡 一句话要点
提出多模态扩散强制（MDF）框架，用于力觉操作中的多模态轨迹学习与重建。
🎯 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: 多模态学习 扩散模型 力觉操作 机器人控制 模仿学习
📋 核心要点
- 传统模仿学习忽略了感觉输入、动作和奖励等模态间的丰富交互，限制了机器人行为建模和任务结果理解。
- MDF通过随机掩码和扩散模型重建轨迹，学习模态间的时间和跨模态依赖，实现更全面的轨迹理解和预测。
- 实验表明，MDF在力觉操作任务中表现出色，具有多功能性，并在噪声环境下保持了鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于学习多模态机器人轨迹的统一框架——多模态扩散强制（MDF），该框架超越了传统的动作生成方法。MDF并非建模固定的分布，而是采用随机部分掩码，并训练扩散模型来重建轨迹。这种训练目标鼓励模型学习时间依赖性和跨模态依赖性，例如预测动作对力信号的影响，或从部分观测推断状态。我们在模拟和真实环境中，针对富含接触的力觉操作任务评估了MDF。结果表明，MDF不仅提供了多功能性，而且在噪声观测下实现了强大的性能和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有模仿学习方法通常直接从观测（如RGB图像）到动作进行映射，忽略了不同模态（感觉输入、动作、奖励等）之间的相互作用。这导致模型难以理解动作对环境的影响，以及从部分观测推断完整状态，限制了其在复杂操作任务中的应用。
核心思路：MDF的核心在于利用扩散模型学习多模态轨迹的联合分布。通过随机掩盖部分轨迹信息，并训练模型重建完整轨迹，迫使模型学习不同模态之间的依赖关系。这种方式允许模型不仅生成动作，还能预测状态、奖励等其他模态的信息，从而实现更全面的轨迹理解和预测。
技术框架：MDF的整体框架包含以下步骤：1）收集专家轨迹数据集，包含多种模态的信息（如图像、力、动作等）；2）对轨迹进行随机部分掩盖，即随机选择一些模态或时间步的信息进行遮蔽；3）使用扩散模型学习从部分观测重建完整轨迹的概率分布；4）在推理阶段，可以根据部分观测生成缺失的模态信息，或进行轨迹预测。
关键创新：MDF的关键创新在于将扩散模型应用于多模态轨迹学习，并采用随机掩盖策略来迫使模型学习模态间的依赖关系。与传统的模仿学习方法相比，MDF能够更好地利用多模态信息，实现更全面的轨迹理解和预测。此外，MDF框架具有通用性，可以应用于各种机器人操作任务。
关键设计：MDF使用标准的扩散模型架构，例如U-Net。损失函数采用均方误差（MSE）来衡量重建轨迹与原始轨迹之间的差异。随机掩盖策略中的掩盖比例是一个重要的超参数，需要根据具体任务进行调整。此外，模型输入需要进行归一化处理，以保证训练的稳定性。
📊 实验亮点
MDF在模拟和真实环境中的力觉操作任务上进行了评估，结果表明MDF能够有效地学习多模态轨迹，并在噪声观测下保持鲁棒性。具体而言，MDF在轨迹重建和动作预测方面均优于基线方法，并且能够成功完成复杂的装配任务。实验结果验证了MDF的有效性和通用性。
🎯 应用场景
MDF可应用于各种需要力觉反馈的机器人操作任务，例如装配、抓取、打磨等。该方法能够提升机器人在复杂环境中的操作能力和鲁棒性，使其能够更好地适应不确定性和噪声。此外，MDF还可以用于机器人技能学习和人机协作等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Given a dataset of expert trajectories, standard imitation learning approaches typically learn a direct mapping from observations (e.g., RGB images) to actions. However, such methods often overlook the rich interplay between different modalities, i.e., sensory inputs, actions, and rewards, which is crucial for modeling robot behavior and understanding task outcomes. In this work, we propose Multimodal Diffusion Forcing, a unified framework for learning from multimodal robot trajectories that extends beyond action generation. Rather than modeling a fixed distribution, MDF applies random partial masking and trains a diffusion model to reconstruct the trajectory. This training objective encourages the model to learn temporal and cross-modal dependencies, such as predicting the effects of actions on force signals or inferring states from partial observations. We evaluate MDF on contact-rich, forceful manipulation tasks in simulated and real-world environments. Our results show that MDF not only delivers versatile functionalities, but also achieves strong performance, and robustness under noisy observations. More visualizations can be found on our website https://unified-df.github.io