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视觉运动策略
Riemannian Flow Matching Policy for Robot Motion Learning
发表：2024/3/16
流匹配策略机器人动作学习视觉运动策略黎曼流匹配政策几何意识机器人控制
本文提出了一种名为黎曼流匹配策略（RFMP）的新型模型，用于学习机器人视觉运动策略，兼具高效的训练与推理能力。RFMP能够处理高维、多模态分布，且因其内在的几何感知特性，能在真实机器人任务中有效应用。实验结果表明，RFMP在推理时间上显著优于现有方法，并能够生成更平滑的动作轨迹。
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Fast and Robust Visuomotor Riemannian Flow Matching Policy
发表：2024/12/14
Riemannian 流匹配策略视觉运动策略稳定 Riemannian 流匹配策略机器人任务学习几何约束
本文提出了一种新的视觉运动黎曼流匹配策略（RFMP），兼具快速推理和简单训练优点，适用于复杂机器人任务。通过引入几何约束，该策略增强了鲁棒性，并在真实及模拟任务中表现优于传统的扩散政策，实现高效的训练和推理。
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