ManiCM: 实时三维扩散策略通过一致性模型用于机器人操纵
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种名为 ManiCM 的实时机器人操作模型，该模型通过在扩散过程中施加一致性约束来生成机器人动作，以实现仅进行一步推理。通过在机器人动作空间中制定一致的扩散过程和点云输入条件下对原始动作进行直接降噪操作，我们设计了一种一致性蒸馏技术来直接预测动作样本，而不是预测视觉领域中的噪声，以在低维动作流形中实现快速收敛。我们在 Adroit 和 Metaworld 的 31...
研究人员提出了一种名为ManiCM的实时机器人操作模型，通过施加一致性约束来生成机器人动作，实现一步推理。他们设计了一种一致性蒸馏技术，通过直接预测动作样本来快速收敛。在31个机器人操作任务上评估，结果显示ManiCM的推理速度提高了10倍，同时保持竞争力的成功率。
