Grounding Generative Policies in Physics: Optimization-Guided Diffusion for Robot Control
作者: Sabrina Bodmer, René Zurbrügg, Tifanny Portela, Hao Ma, Alexandre Didier, Marco Hutter, Colin Jones, Melanie Zeilinger
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-23
💡 一句话要点
提出优化引导扩散方法以解决机器人控制中的物理可行性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 扩散模型 机器人控制 物理可行性 约束优化 任务成功率 抓取策略 动态操控
📋 核心要点
- 现有扩散模型在生成机器人控制策略时，可能产生不符合物理约束的输出，限制了其实际应用。
- 本文提出了一种将行为生成与物理可行性结合的优化框架，通过约束优化问题实现扩散引导。
- 实验结果表明，优化引导去噪在抓取质量和控制器级可执行性上优于基线方法，任务成功率提升显著。
📝 摘要（中文）
扩散模型能够有效地从高维多模态分布中采样，但其输出可能违反部署约束。在任务空间的机器人策略中，生成的抓取、路径点或轨迹可能在分布上有效，但在可达性、避碰或闭环可执行性要求上却不符合。这种体现差距限制了机器人在零-shot部署中的应用，即使任务空间行为本身是可转移的。本文提出了一种推理时优化框架，通过将行为生成与物理可行性结合，将扩散引导形式化为一个约束优化问题。我们的关键见解是用优化修正替代反向过程中的采样扰动，从而在采样过程中施加硬约束或软惩罚，而无需重新训练扩散模型，同时保持样本接近学习的先验。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决扩散模型在生成机器人控制策略时输出不符合物理约束的问题。现有方法在生成有效策略时，可能导致抓取、路径点或轨迹在实际执行中不可行，限制了其在不同机器人上的零-shot部署能力。
核心思路：论文的核心思路是将扩散模型的采样过程与物理可行性结合，通过将扩散引导视为一个约束优化问题，优化采样过程中的修正，而非简单的随机扰动。这样设计的目的是在不重新训练模型的情况下，确保生成的样本符合物理约束。
技术框架：整体架构包括扩散模型的训练阶段和推理阶段。在推理阶段，采用优化引导的去噪过程，结合物理约束进行样本生成。主要模块包括约束优化模块和扩散模型模块，前者负责施加物理约束，后者负责生成样本。
关键创新：最重要的技术创新在于用优化修正替代传统的采样扰动，使得在采样过程中能够灵活施加硬约束和软惩罚。这一方法与现有的基于投影和梯度引导的方法本质上不同，后者通常需要重新训练模型。
关键设计：在关键设计上，论文详细描述了优化过程中的损失函数设置，如何平衡物理约束与样本质量，以及网络结构的选择，以确保生成的样本既符合物理约束又保持较高的质量。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，优化引导去噪在抓取和动态操控任务中，任务成功率分别提升了20个百分点和23个百分点，且在抓取质量和控制器级可执行性方面优于最佳基线，验证了该方法的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、动态操控和人机交互等场景。通过确保生成策略的物理可行性，该方法能够提升机器人在复杂环境中的自主性和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。随着技术的进步，预计将推动机器人在工业、服务和医疗等领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Diffusion models sample effectively from high-dimensional, multimodal distributions, but their outputs may violate deployment constraints. For task-space robot policies, generated grasps, waypoints, or trajectories can be distributionally valid yet infeasible, violating reachability, collision-avoidance, or closed-loop executability requirements. This embodiment gap limits zero-shot deployment across robots, even when the task-space behavior itself is transferable. We propose an inference-time optimization framework that couples the behavior generation to physical feasibility by formulating diffusion guidance as a constrained optimization problem. Our key insight is to replace the sampling perturbation in the backward process with an optimized correction, allowing hard constraints or soft penalties to be imposed during sampling without the need to retrain the diffusion model, while keeping samples close to the learned prior. We evaluate the method on dexterous grasp synthesis with reachability and collision-avoidance constraints, and dynamic manipulation with controller-level trackability constraints. Across settings and robot embodiments, optimization-guided denoising matches the feasibility of projection- and gradient-guidance baselines while better preserving grasp quality, and improving controller-level executability and task success, with task success improving by up to 20pp. on dexterous grasping and 23pp. on visuomotor manipulation over the best baseline.