Diffusion_Policy具身智能

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Diffusion_Policy扩散策略，这是一种生成机器人行为的新方法，它将机器人的视觉运动策略（visuomotor policy）表示为条件去噪扩散过程（conditional denoising diffusion process）。在 4 个不同的机器人操纵基准中的 15 个不同任务中对 Diffusion Policy 进行了基准测试，发现它始终优于现有的最先进的机器人学习方法，平均提高了 46.9%。Diffusion Policy 可以学习动作分布得分函数的梯度（gradient of the action-distribution score），并在推理过程中通过一系列随机朗之文动力学（stochastic Langevin dynamics）步骤对该梯度场进行迭代优化。

详细内容可以参考：

https://hermit.blog.csdn.net/article/details/144346359