机器人

「Diffusion Policy 把『给一段观察、出一段动作序列』做成条件扩散生成：噪声动作被 ConditionalUnet1D 逐步去噪，训练是 DDPM 标准损失（预测加到数据上的噪声、MSE），推理是 DDIM 多步采样（20~100 步），归一化必做且推理要 unnormalize 回真实量纲。本文顺着 real-stanford 官方仓库，从名词速查、架构总览、项目结构，到 ConditionalUnet1D / diffusion / diffusion_unet1d_policy / base_dataset / train_diffusion_policy 逐文件逐函数细讲，并穿插『为什么多步动作更稳、为什么扩散天然多模态、为什么归一化是命门』等认知，最后落到它作为 DiffusionDrive / Diffusion Planner / pi0 方法论母体的位置，是一篇面向零基础、超详细、篇幅足够长的工程向代码讲解」

「pi0 用 Google 的 PaliGemma 视觉语言模型当『懂场景、懂语言』的通用感知-语义主干，再并联挂一个独立的 Flow Matching 动作专家，通过 cross-attention 从 VLM 取特征，在 10 步 ODE Euler 积分内把随机噪声动作流到真实连续动作；本文顺着 Physical-Intelligence 官方 openpi 仓库，逐文件逐函数把 pi0.py 总装两塔、paligemma.py 封装主干、action_expert.py 的 Flow Matching 去噪、trainer.py 的向量场 MSE 损失、runtime.py 的 10 步 ODE 生成、transforms 里的动作 tokenize 与冻结策略讲透，并与 AutoVLA / DriveVLA-W0 做对照，最后把本系列九篇串成一条端到端自动驾驶与通用机器人 VLA 的演进线」