UMI——斯坦福刷盘机器人:从手持夹持器到动作预测Diffusion Policy(含代码解读)

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内容提要

本文解读了Columbia University、Toyota Research Institute、MIT联合发布的《Diffusion Policy:Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion》论文,介绍了扩散策略的原理和优势。扩散策略通过学习梯度场将噪声细化为动作,准确建模多模态动作分布,容纳高维动作序列。文章还介绍了基于CNN和Transformer的扩散策略实现方法,并讨论了扩散策略在动作序列预测和训练稳定性方面的好处。