在机器人学习领域，扩散策略（Diffusion Policy）通过条件去噪扩散过程建模视觉运动策略，已成为处理高维动作空间和多模态分布的有效方法。然而，面对多样化任务如抓取物体和堆叠块体时，传统策略往往需要从头训练，导致计算资源消耗巨大。工程化共享表示层是关键创新，它允许策略在不同任务间转移已学技能，仅通过微调特定组件实现零样本或少样本适应。这种方法的核心在于设计视觉编码器和时序Transformer等共享模块，提取任务无关的表示，从而提升泛化能力。
共享表示层的工程化首先依赖于模块化架构设计。在扩散策略中，输入通常包括多视角图像和机器人状态，这些通过共享的视觉骨干网络（如ResNet-18或Vision Transformer）编码成低维特征向量。这些特征随后输入时序扩散Transformer，该模块处理动作序列的去噪过程。共享层的关键是冻结预训练编码器，仅在下游扩散头微调，实现跨任务转移。例如，在抓取任务中，编码器学习物体位置和姿态表示；在堆叠任务中，这些表示可直接复用，仅调整扩散噪声调度以适应序列长度变化。这种设计避免了全参数重训，显著降低训练时间从数天到数小时。
证据显示，这种工程化方法在基准测试中表现出色。以LeRobot框架为例，其集成扩散策略在Aloha数据集上训练的模型，在Push-T推动任务中成功率提升46.9%，远超LSTM-GMM等基线。“Diffusion Policy在12个任务上的平均改进为46.9%”，这得益于共享编码器捕捉的鲁棒视觉表示，能处理遮挡和扰动。在真实世界实验中，如酱料倾倒任务，共享层使策略从模拟抓取技能转移到液体操作，成功率达85%以上，而无需额外数据收集。另一个例子是杯子翻转任务，预训练的表示层支持零样本适应，机器人能精确预测6DoF动作序列，避免运动学极限问题。这些结果证明，共享层不仅提升转移效率，还增强策略对环境变化的鲁棒性。
要落地工程化共享表示层，需要关注具体参数配置和实现清单。首先，选择合适的编码器维度：视觉编码器输出维度设为256–512，确保捕捉足够细节而不引入过拟合；时序Transformer的隐藏维度匹配为512，层数控制在4–6层以平衡计算和性能。在LeRobot中，使用--policy.type=diffusion启动训练，数据集混合Aloha（抓取/堆叠）和Push-T（推动），batch_size=64，steps=5000。去噪步数（denoising steps）设为50–100，推理时使用加速采样如DDIM以减少延迟。微调时，学习率lr=1e-5，仅解冻扩散头，冻结编码器90%参数；使用AMP（自动混合精度）加速训练3倍。
实施清单如下：
-
数据准备：从Hugging Face Hub加载多任务数据集，如lerobot/aloha_static_coffee（倾倒/抓取）和lerobot/pusht（推动）。使用LeRobotDataset类设置delta_timestamps以捕获时序上下文，确保episode长度统一为100–200帧。
-
模型配置：在configs/policy/diffusion.yaml中定义共享编码器：encoder_type: resnet18，shared_dim: 256。启用视觉条件visual_conditioning: true，添加时间嵌入以处理序列依赖。
-
训练流程：运行python lerobot/scripts/train.py --dataset.name=lerobot/multi_task_mix --policy.type=diffusion --steps=10000 --batch_size=32 --policy.device=cuda --wandb.enable=true。每1000步评估，监控成功率和奖励；若转移失败，调整噪声スケジュールβ从0.0001到0.02。
-
转移与评估：预训练后，加载检查点--policy.path=outputs/train/checkpoints/last/pretrained_model，在目标任务如堆叠上零样本测试。使用python lerobot/scripts/eval.py --policy.path=... --env.type=aloha_stack --eval.n_episodes=50 --eval.batch_size=10。阈值：成功率>70%视为有效转移。
-
监控与优化：集成WandB跟踪指标，如动作多模态度（KL散度<0.5）和泛化差距（源任务-目标任务<10%）。风险包括扩散步数过多导致延迟（优化为20步），或表示塌缩（添加对比损失）。回滚策略：若微调不稳，返回全监督基线。
此外，工程实践中需考虑硬件约束。在UR5或Franka机械臂上部署时，共享层减少了推理时间至50ms/步，支持实时控制。针对多模态动作，扩散过程自然建模不确定性，如抓取时的备选路径，确保安全执行。未来扩展可集成强化学习反馈，进一步强化转移鲁棒性。
总之，通过工程化共享表示层，扩散策略在LeRobot中实现高效多任务转移，为机器人操作如抓取和堆叠提供可落地路径。这种方法不仅节省资源，还推动从单一任务向通用操纵的演进。（字数：1028）