論文の概要: SafeDiffuser: Safe Planning with Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00148v1
• Date: Wed, 31 May 2023 19:38:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 19:37:44.762569
• Title: SafeDiffuser: Safe Planning with Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: SafeDiffuser:拡散確率モデルによる安全な計画
• Authors: Wei Xiao and Tsun-Hsuan Wang and Chuang Gan and Daniela Rus
• Abstract要約: 拡散モデルに基づくアプローチは、データ駆動計画において有望であるが、安全保証はない。 我々は,拡散確率モデルが仕様を満たすことを保証するために,SafeDiffuserと呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法は,迷路経路の生成,足歩行ロボットの移動,空間操作など,安全な計画作業の一連のテストを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.80042457099718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion model-based approaches have shown promise in data-driven planning, but there are no safety guarantees, thus making it hard to be applied for safety-critical applications. To address these challenges, we propose a new method, called SafeDiffuser, to ensure diffusion probabilistic models satisfy specifications by using a class of control barrier functions. The key idea of our approach is to embed the proposed finite-time diffusion invariance into the denoising diffusion procedure, which enables trustworthy diffusion data generation. Moreover, we demonstrate that our finite-time diffusion invariance method through generative models not only maintains generalization performance but also creates robustness in safe data generation. We test our method on a series of safe planning tasks, including maze path generation, legged robot locomotion, and 3D space manipulation, with results showing the advantages of robustness and guarantees over vanilla diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づくアプローチは、データ駆動計画において有望であるが、安全保証がないため、安全クリティカルなアプリケーションに適用することは困難である。 これらの課題に対処するために,制御障壁関数のクラスを用いて拡散確率モデルが仕様を満たすことを保証する,SafeDiffuserと呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法の鍵となる考え方は,有限時間拡散不変性をデノナイジング拡散法に組み込むことであり,信頼性の高い拡散データ生成を可能にする。 さらに, 生成モデルによる有限時間拡散不変性は, 一般化性能を維持するだけでなく, 安全なデータ生成の堅牢性も生み出すことを示した。 本研究では,mazeパス生成,脚型ロボット移動,および3次元空間操作などの安全計画タスクにおいて,ロバスト性とバニラ拡散モデルに対する保証の利点を示す実験を行った。

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