Diffusion Models for Robotic Manipulation: A Survey

扩散生成模型在视觉领域（如图像和视频生成）中展现了卓越的成功，并且最近在机器人领域，特别是在机器人操纵任务中，成为一种有前景的方法。扩散模型利用概率框架，以其能够建模多模态分布以及对高维输入和输出空间的鲁棒性而脱颖而出。本文对机器人操纵领域的最新扩散模型进行了全面综述，涵盖抓取学习、轨迹规划和数据增强等方面。用于场景和图像增强的扩散模型位于机器人学与计算机视觉的交界处，旨在通过视觉任务提高泛化能力和缓解数据稀缺问题。此外，本文介绍了扩散模型的两种主要框架及其与模仿学习和强化学习的结合方式。文章还讨论了常见的模型架构和基准测试，并指出现阶段最先进的基于扩散模型方法的优势与挑战。

论文试图解决机器人操控任务中的数据稀缺性和泛化能力不足的问题，特别是在抓取学习、轨迹规划等场景中。这是一个重要的问题，因为传统方法在高维输入和多模态输出空间中表现不佳，而扩散模型可能提供更好的解决方案。

关键思路是利用扩散模型的概率框架来建模复杂的多模态分布，并将其应用于机器人操控任务。相比传统的生成模型或强化学习方法，扩散模型在处理高维数据和复杂分布方面表现出更强的能力，同时结合了模仿学习和强化学习的优势。

论文全面回顾了扩散模型在机器人操控领域的应用，包括抓取学习、轨迹规划和数据增强。实验设计涵盖了多种机器人任务，并使用了标准数据集进行验证。此外，论文讨论了扩散模型与模仿学习和强化学习的集成方法，并提出了未来研究方向，例如提高计算效率和扩展到更复杂的任务。部分工作提供了开源代码，便于后续研究者复现和改进。

相关研究包括：1) 使用生成对抗网络（GANs）进行机器人操控的数据增强；2) 基于变分自编码器（VAE）的轨迹生成方法；3) 结合强化学习和扩散模型的混合框架；4) 最近提出的其他基于能量模型的机器人操控方法。一些相关的论文标题包括《Learning Dexterous In-Hand Manipulation》、《Diffusion Probabilistic Models for Robot Imitation Learning》和《Generative Models for Robotics: A Survey》。