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AI领域重大突破：ICLR 2025论文“ET-SEED”揭示高效学习路径
本文重点介绍人工智能领域的顶尖会议ICLR 2025接受的一篇论文——“ET-SEED：Efficient Trajectory-Level SE (3) Equivariant Diffusion Policy”。该论文由北京大学前沿计算研究中心的董豪老师团队完成，共有三位作者共同署名：铁宸睿（北京大学本科毕业生，现就读于新加坡国立大学攻读博士学位），陈越（北京大学硕士研究生），吴睿海（北京大学博士生）。论文的通讯作者董豪老师是北京大学助理教授，其领导的实验室专注于具身智能、大模型、计算机视觉与强化学习等领域的研究。
论文亮点与链接
以下为论文的详细信息和相关链接：
- 论文链接：访问论文
- 项目主页：ET-SEED
- 文章代码：GitHub - yuechen0614/ET-SEED
ET-SEED：轨迹级别SE(3)等变扩散策略革新机器人学习
本文提出了一种名为ET-SEED的轨迹级别SE(3)等变扩散策略，该策略结合了等变表示学习和扩散策略，使得机器人在有限的示范数据下，能够高效地学习复杂操作技能，并具备在不同物体姿态和环境中的泛化能力。这一创新为机器人操作任务的建模和推理提供了新的思路。
ET-SEED的创新点
ET-SEED的主要创新点包括：
- 轨迹级SE(3)等变扩散建模：ET-SEED在SE(3)流形上直接建模，确保轨迹在3D旋转和平移变换下保持等变性，从而显著提升了泛化能力。
- 降低训练复杂度的等变扩散过程：通过证明仅需一个等变去噪步骤即可保证最终轨迹的等变性，ET-SEED简化了训练过程。
- 结合SE(3) Transformer的扩散去噪策略：ET-SEED采用了两阶段去噪策略，第一阶段降低计算复杂度，第二阶段确保空间等变性。
- 适用于多种操作任务：ET-SEED在多个机器人操作任务中表现出色，包括刚体操作、关节物体操作、长程任务和可变形物体操作。
实验验证与结果
我们在仿真环境Isaac Gym和Isaac Sim上设计并搭建了六个机器人操作任务环境，对ET-SEED进行了实验验证。结果表明，ET-SEED在相同数量的示范数据下，成功率更高，尤其在示范数据很少的情况下，表现显著优于现有方法。此外，ET-SEED在真实世界的机器人操作任务中同样表现出色。
总结
ET-SEED作为一种高效的轨迹级SE(3)等变扩散策略，为机器人自主操作提供了强大的工具。它不仅提高了数据利用效率，还增强了泛化能力，为未来的机器人研究开辟了新的道路。