用于多任务机器人的模块化扩散策略

本文解决了机器人多任务学习的挑战，特别是对复杂和多样化的动作分布进行建模的难题。作者提出了一种新颖的模块化扩散策略框架，将动作分布分解为专门的扩散模型。这种方法旨在提高策略拟合度，增强对新任务的适应灵活性，并减轻灾难性遗忘。实验结果表明，与现有方法相比，该方法表现出优越的性能，这表明了在复杂环境中改进机器人学习的一个有希望的方向。

• •提出了一种用于多任务机器人学习的模块化扩散策略。
• •将复杂的动作分布分解为专门的扩散模型。
• •改进了策略拟合和对新任务的适应。
• •减轻了灾难性遗忘。
• •展示了优于基线的性能。