論文の概要: Theoretical Closed-loop Stability Bounds for Dynamical System Coupled with Diffusion Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15520v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 15:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.864397
• Title: Theoretical Closed-loop Stability Bounds for Dynamical System Coupled with Diffusion Policies
• Title（参考訳）: 拡散ポリシを結合した力学系の理論的閉ループ安定性境界
• Authors: Gabriel Lauzier, Alexandre Girard, François Ferland,
• Abstract要約: 本研究は、作用を実行する前に部分的にしか除音処理を行わない可能性について研究し、コンピュータ上で進行する逆時間拡散ダイナミクスと平行して植物が動的に進化することを可能にする。 この研究の貢献により、高速な模倣学習のためのフレームワークと、デモのばらつきに基づいてコントローラが安定しているかどうかを判断するメトリクスが提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.499082381148035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion Policy has shown great performance in robotic manipulation tasks under stochastic perturbations, due to its ability to model multimodal action distributions. Nonetheless, its reliance on a computationally expensive reverse-time diffusion (denoising) process, for action inference, makes it challenging to use for real-time applications where quick decision-making is mandatory. This work studies the possibility of conducting the denoising process only partially before executing an action, allowing the plant to evolve according to its dynamics in parallel to the reverse-time diffusion dynamics ongoing on the computer. In a classical diffusion policy setting, the plant dynamics are usually slow and the two dynamical processes are uncoupled. Here, we investigate theoretical bounds on the stability of closed-loop systems using diffusion policies when the plant dynamics and the denoising dynamics are coupled. The contribution of this work gives a framework for faster imitation learning and a metric that yields if a controller will be stable based on the variance of the demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 拡散政策は、マルチモーダルな行動分布をモデル化できるため、確率的摂動下でのロボット操作タスクにおいて優れた性能を示した。 それでも、計算的に高価な逆時間拡散(デノジング)プロセスに依存しているため、迅速な意思決定が必須であるリアルタイムアプリケーションでは使用が難しい。 本研究は、作用を実行する前に部分的にしか除音処理を行わない可能性について研究し、コンピュータ上で進行する逆時間拡散ダイナミクスと平行して植物が動的に進化することを可能にする。 古典的な拡散政策では、植物力学は通常遅く、2つの動的過程は非結合である。 そこで本研究では,植物力学とデノナイジング力学を結合させた場合の拡散ポリシを用いた閉ループ系の安定性に関する理論的境界について検討する。 この研究の貢献により、高速な模倣学習のためのフレームワークと、デモのばらつきに基づいてコントローラが安定しているかどうかを判断するメトリクスが提供される。

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