无需显式轨迹的运动趋势引导，让 3D 扩散策略获预测能力

dalian-university-of-technology · hf · 2026-09-21

大连理工大学团队提出 Movement Trend Guidance，为 3D 扩散策略引入「前瞻」能力而无需显式轨迹规划。方法从短观测历史学习交互演化的紧凑隐表示：训练时用稀疏的未来夹爪状态监督该表示，推理时仅保留隐变量作为面向未来的条件；另在 UNet 瓶颈处加一个门控 FiLM 分支。

仅给 DP3 增加 3.52% 参数，就在 RoboTwin2.0 混合训练 50 任务上从 56.1% 提到 62.8%，LIBERO-40 上从 37.08% 提到 71.93%，五个真实机器人任务上从 49.0% 提到 72.0%，证明扩散策略能从「预感交互走向何方」中大幅获益。