Compositionele Diffusie-Gebaseerde Continue Beperkingsoplossers
Compositional Diffusion-Based Continuous Constraint Solvers
September 2, 2023
Auteurs: Zhutian Yang, Jiayuan Mao, Yilun Du, Jiajun Wu, Joshua B. Tenenbaum, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling
cs.AI
Samenvatting
Dit artikel introduceert een aanpak voor het leren oplossen van continue beperkingsvoldoendheidsproblemen (CCSP) in robotische redenering en planning. Vorige methoden zijn voornamelijk gebaseerd op handmatige engineering of het leren van generatoren voor specifieke beperkingstypes, waarna waardetoewijzingen worden verworpen wanneer andere beperkingen worden geschonden. In tegenstelling hiermee leidt ons model, de compositionele diffusie continue beperkingsoplosser (Diffusion-CCSP), globale oplossingen voor CCSP's af door ze voor te stellen als factor-grafen en de energieën van diffusiemodellen te combineren die zijn getraind om te bemonsteren voor individuele beperkingstypes. Diffusion-CCSP vertoont een sterke generalisatie naar nieuwe combinaties van bekende beperkingen, en het kan worden geïntegreerd in een taak- en bewegingsplanner om langetermijnplannen te ontwerpen die acties omvatten met zowel discrete als continue parameters. Projectsite: https://diffusion-ccsp.github.io/
English
This paper introduces an approach for learning to solve continuous constraint
satisfaction problems (CCSP) in robotic reasoning and planning. Previous
methods primarily rely on hand-engineering or learning generators for specific
constraint types and then rejecting the value assignments when other
constraints are violated. By contrast, our model, the compositional diffusion
continuous constraint solver (Diffusion-CCSP) derives global solutions to CCSPs
by representing them as factor graphs and combining the energies of diffusion
models trained to sample for individual constraint types. Diffusion-CCSP
exhibits strong generalization to novel combinations of known constraints, and
it can be integrated into a task and motion planner to devise long-horizon
plans that include actions with both discrete and continuous parameters.
Project site: https://diffusion-ccsp.github.io/