[论文解读] DiffuseBot: Breeding Soft Robots With Physics-Augmented Generative Diffusion Models

Tsun-Hsuan Wang, Juntian Zheng+7 more|arXiv (Cornell University)|Nov 28, 2023

Lattice Boltzmann Simulation Studies被引用 4

一句话总结

DiffuseBot 引入了一种物理增强的生成扩散模型，通过将可微分物理仿真集成到扩散过程中，协同设计适用于多种任务的软体机器人形态与控制。它通过嵌入优化和协同设计梯度，实现了任务驱动的高性能机器人生成，在模拟和3D打印的物理机器人中均展现出优于基线方法的卓越性能，涵盖多种运动与操作任务。

ABSTRACT

Nature evolves creatures with a high complexity of morphological and behavioral intelligence, meanwhile computational methods lag in approaching that diversity and efficacy. Co-optimization of artificial creatures' morphology and control in silico shows promise for applications in physical soft robotics and virtual character creation; such approaches, however, require developing new learning algorithms that can reason about function atop pure structure. In this paper, we present DiffuseBot, a physics-augmented diffusion model that generates soft robot morphologies capable of excelling in a wide spectrum of tasks. DiffuseBot bridges the gap between virtually generated content and physical utility by (i) augmenting the diffusion process with a physical dynamical simulation which provides a certificate of performance, and (ii) introducing a co-design procedure that jointly optimizes physical design and control by leveraging information about physical sensitivities from differentiable simulation. We showcase a range of simulated and fabricated robots along with their capabilities. Check our website at https://diffusebot.github.io/

研究动机与目标

• 弥合自然进化复杂性与当前计算方法在设计形态与行为智能软体机器人方面的差距。
• 克服现有生成模型在网络物理系统设计中缺乏物理推理与任务对齐的局限性。
• 实现无需依赖高性能设计大规模标注数据集的自动化、高层次功能规格驱动的软体机器人设计。
• 通过将物理仿真嵌入扩散生成流程，弥合虚拟生成内容与实际物理实用性的差距。
• 通过3D打印生成设计，实现端到端AI驱动的机器人设计并验证其物理可实现性。

提出的方法

• 利用预训练的3D扩散模型（如Point-E）作为基础分布，从噪声生成结构一致的软体机器人几何形态。
• 引入一个“机器人化”模块，将原始3D几何形态转换为可进行物理仿真的表示，包含参数化的执行器位置与材料刚度。
• 采用嵌入优化，通过仿真器反馈迭代调整条件嵌入（文本或图像），引导扩散过程生成性能更优的机器人设计。
• 应用可微分物理仿真，计算物理性能相对于机器人形态与控制参数的梯度，实现联合优化。
• 重构扩散采样过程以整合协同设计梯度，通过仿真器反向传播实现结构与控制的同时优化。
• 通过CLIP嵌入支持多模态条件（文本、图像或其他模态），实现灵活的语义引导机器人生成。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于扩散的生成模型能否通过物理仿真有效增强，以生成不仅结构一致且物理性能优越的软体机器人？
• RQ2 如何在不依赖高性能机器人大规模标注数据集的前提下，引导软体机器人设计生成以实现特定功能任务？
• RQ3 可微分物理仿真在多大程度上可被整合到扩散采样过程中，以在单一端到端流程中协同优化形态与控制？
• RQ4 所提出方法能否生成不仅在模拟中表现优异，且在真实世界中可物理实现并具备功能性的机器人设计？
• RQ5 通过CLIP嵌入引入的语义或视觉条件，如何影响生成机器人设计的多样性与任务对齐性？

主要发现

• DiffuseBot 成功生成了涵盖多种新颖软体机器人设计的广泛谱系，可执行平衡、着陆、爬行、跨栏、抓握及物体操作等多种任务。
• 与基线方法相比，该方法在模拟中实现了更优性能，任务成功率更高，归因于形态与控制的物理引导优化。
• 该框架实现了端到端AI驱动设计，通过成功3D打印并物理测试生成的机器人，验证了其物理可实现性。
• 嵌入优化显著提升了生成机器人与高层次功能规格的一致性，如仿真器性能指标所衡量。
• 将可微分物理集成到扩散过程中，实现了有效的基于梯度的协同设计，优于形态与控制分别优化的方法。
• 通过CLIP嵌入支持多模态条件（文本与图像），在保持物理合理性与性能的同时，实现了灵活的语义引导机器人生成。