Dense-Jump Flow Matching with Non-Uniform Time Scheduling for Robotic Policies: Mitigating Multi-Step Inference Degradation
密集跳跃流匹配与非均匀时间调度在机器人策略中的应用:缓解多步推断退化
机构 * Dept. Computing, Imperial College London(帝国理工学院伦敦分校计算机系) ; Dept. Computing, Manchester Metropolitan University(曼彻斯特 Metropolitan 大学计算机系) ; CVSSP, University of Surrey(萨里大学CVSSP研究中心) ; School of Computer Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院) ; Institute for Transport Studies, the University of Leeds(利兹大学交通研究所)
专题命中 其他机器人 :robotic(title,abstract);robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出了一种利用非均匀时间调度和密集跳跃积分的机器人策略,通过优化训练和推断过程,显著提升了多步骤任务中的性能表现。