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一致性策略：通过一致性蒸馏加速视觉动作策略
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本研究提出了一种在资源受限的机器人系统中实现低延迟决策的学习视觉动作控制方法。通过自我一致性获得Consistency Policy，与其他方法比较后发现，Consistency Policy可以提高推断速度并保持竞争性的成功率。
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关键要点
- 本研究提出了一种在资源受限的机器人系统中实现低延迟决策的学习视觉动作控制方法。
- 通过自我一致性获得Consistency Policy，作为Diffusion Policy的有效替代。
- Consistency Policy在六个仿真任务和两个真实世界任务中表现出更高的推断速度和竞争性的成功率。
- 该方法通过强制实施自我一致性来提高推断速度，显示出相较于其他方法的显著优势。
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