Push Smarter, Not Harder: Hierarchical RL-Diffusion Policy for Efficient Nonprehensile Manipulation

📄 arXiv: 2512.10099v1 📥 PDF

作者: Steven Caro, Stephen L. Smith

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-10

备注: 8 pages, 8 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HeRD：一种用于高效非抓取操作的分层RL-扩散策略

🎯 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: 非抓取操作 强化学习 扩散模型 分层控制 机器人操作

📋 核心要点

  1. 非抓取操作因其复杂的接触动力学和长程规划需求而极具挑战性，现有方法难以兼顾效率与泛化性。
  2. HeRD采用分层强化学习-扩散策略，利用高层RL选择中间目标，低层扩散模型生成轨迹，实现高效操作。
  3. 实验表明，HeRD在成功率、路径效率和泛化能力上均优于现有方法，为非抓取操作提供了一种新思路。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于非抓取操作（例如在杂乱环境中推动物体）的分层强化学习-扩散策略，称为HeRD。由于复杂的接触动力学和长程规划需求，非抓取操作是一个具有挑战性的控制问题。HeRD将推动任务分解为两个层次：高层目标选择和低层轨迹生成。我们采用高层强化学习（RL）智能体来选择中间空间目标，并使用低层目标条件扩散模型来生成可行的、高效的轨迹以达到这些目标。这种架构结合了RL的长期奖励最大化行为和扩散模型的生成能力。我们在2D仿真环境中评估了我们的方法，结果表明，在成功率、路径效率和跨多种环境配置的泛化方面，我们的方法优于最先进的基线。我们的结果表明，具有生成式低层规划的分层控制是可扩展的、面向目标的非抓取操作的一个有希望的方向。代码、文档和训练好的模型已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非抓取操作中，尤其是在复杂环境中推动物体时，由于接触动力学复杂和需要长程规划而导致的控制难题。现有方法通常难以在成功率、路径效率和泛化能力之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是将推动任务分解为两个层次：高层目标选择和低层轨迹生成。高层使用强化学习来选择中间目标，低层使用扩散模型生成到达这些目标的轨迹。这种分层结构旨在结合强化学习的长期规划能力和扩散模型的生成能力，从而实现更高效和鲁棒的非抓取操作。

技术框架：HeRD框架包含两个主要模块：高层RL智能体和低层目标条件扩散模型。高层RL智能体负责根据当前环境状态选择一个中间目标。低层扩散模型则根据高层选择的目标，生成一条从当前状态到达该目标的轨迹。整个过程通过强化学习进行训练，以最大化长期奖励。

关键创新：该方法最重要的创新在于将强化学习和扩散模型结合起来，形成一个分层控制框架。强化学习负责高层决策，扩散模型负责低层轨迹生成。这种结合既利用了强化学习的长期规划能力，又利用了扩散模型的生成能力，从而实现了更高效和鲁棒的非抓取操作。与现有方法相比，HeRD能够更好地处理复杂的接触动力学和长程规划需求。

关键设计：高层RL智能体使用标准的强化学习算法（具体算法未知）进行训练，奖励函数的设计旨在鼓励智能体选择能够有效推动物体到达最终目标的中间目标。低层扩散模型使用目标条件扩散模型，该模型能够根据给定的目标生成相应的轨迹。扩散模型的具体网络结构和训练细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，HeRD在2D仿真环境中优于最先进的基线方法。具体而言，HeRD在成功率、路径效率和跨多种环境配置的泛化能力方面均取得了显著提升。这些结果表明，具有生成式低层规划的分层控制是可扩展的、面向目标的非抓取操作的一个有希望的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、物流分拣等领域。例如，在自动化装配中，机器人可以利用该方法在拥挤的环境中推动零件到指定位置。在物流分拣中，机器人可以利用该方法高效地将包裹推送到不同的传送带上。该研究为实现更智能、更灵活的机器人操作提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Nonprehensile manipulation, such as pushing objects across cluttered environments, presents a challenging control problem due to complex contact dynamics and long-horizon planning requirements. In this work, we propose HeRD, a hierarchical reinforcement learning-diffusion policy that decomposes pushing tasks into two levels: high-level goal selection and low-level trajectory generation. We employ a high-level reinforcement learning (RL) agent to select intermediate spatial goals, and a low-level goal-conditioned diffusion model to generate feasible, efficient trajectories to reach them. This architecture combines the long-term reward maximizing behaviour of RL with the generative capabilities of diffusion models. We evaluate our method in a 2D simulation environment and show that it outperforms the state-of-the-art baseline in success rate, path efficiency, and generalization across multiple environment configurations. Our results suggest that hierarchical control with generative low-level planning is a promising direction for scalable, goal-directed nonprehensile manipulation. Code, documentation, and trained models are available: https://github.com/carosteven/HeRD.