論文の概要: A Review of Online Diffusion Policy RL Algorithms for Scalable Robotic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06133v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 05:19:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.600717
• Title: A Review of Online Diffusion Policy RL Algorithms for Scalable Robotic Control
• Title（参考訳）: スケーラブルロボット制御のためのオンライン拡散ポリシRLアルゴリズムの検討
• Authors: Wonhyeok Choi, Minwoo Choi, Jungwan Woo, Kyumin Hwang, Jaeyeul Kim, Sunghoon Im,
• Abstract要約: 拡散政策はロボット制御の強力なアプローチとして現れている。 スケーラブルなロボット制御システムのためのオンライン拡散政策強化学習(オンラインDPRL)アルゴリズムについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.22244612145334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion policies have emerged as a powerful approach for robotic control, demonstrating superior expressiveness in modeling multimodal action distributions compared to conventional policy networks. However, their integration with online reinforcement learning remains challenging due to fundamental incompatibilities between diffusion model training objectives and standard RL policy improvement mechanisms. This paper presents the first comprehensive review and empirical analysis of current Online Diffusion Policy Reinforcement Learning (Online DPRL) algorithms for scalable robotic control systems. We propose a novel taxonomy that categorizes existing approaches into four distinct families -- Action-Gradient, Q-Weighting, Proximity-Based, and Backpropagation Through Time (BPTT) methods -- based on their policy improvement mechanisms. Through extensive experiments on a unified NVIDIA Isaac Lab benchmark encompassing 12 diverse robotic tasks, we systematically evaluate representative algorithms across five critical dimensions: task diversity, parallelization capability, diffusion step scalability, cross-embodiment generalization, and environmental robustness. Our analysis identifies key findings regarding the fundamental trade-offs inherent in each algorithmic family, particularly concerning sample efficiency and scalability. Furthermore, we reveal critical computational and algorithmic bottlenecks that currently limit the practical deployment of online DPRL. Based on these findings, we provide concrete guidelines for algorithm selection tailored to specific operational constraints and outline promising future research directions to advance the field toward more general and scalable robotic learning systems.
• Abstract（参考訳）: 拡散ポリシはロボット制御の強力なアプローチとして登場し、従来のポリシーネットワークと比較してマルチモーダルな行動分布のモデル化において優れた表現性を実証している。 しかし,拡散モデル学習目標と標準RL政策改善機構の根本的な相違により,オンライン強化学習との統合は依然として困難である。 本稿では,スケーラブルなロボット制御システムのためのオンライン拡散政策強化学習(Online DPRL)アルゴリズムの総合的なレビューと実証分析を行った。 本稿では,既存のアプローチを,政策改善機構に基づいて,アクショングラディエント,Qウェイト,プロクシミティベース,バックプロパゲーション・アット・タイム(BPTT)の4つのファミリーに分類する新しい分類法を提案する。 12の多様なロボットタスクを含むNVIDIA Isaac Labベンチマークの広範な実験を通じて、タスクの多様性、並列化能力、拡散ステップのスケーラビリティ、クロスエボディメントの一般化、環境ロバスト性という5つの重要な次元にわたる代表アルゴリズムを体系的に評価した。 本分析は,各アルゴリズムに固有の基本的なトレードオフ,特にサンプル効率とスケーラビリティに関する重要な知見を同定する。 さらに,オンラインDPRLの実践的展開を制限する重要な計算・アルゴリズムのボトルネックを明らかにする。 これらの知見に基づき、特定の運用制約に合わせたアルゴリズム選択のための具体的なガイドラインを提供し、より汎用的でスケーラブルなロボット学習システムに向けた今後の研究の方向性を概説する。

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