arXiv Robotics· Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li, Yaodong Yang·· 5 小时前AI 评分31
FAFM：面向连续一致机器人动作生成的频率感知流匹配
Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation
AI 导读
研究者提出频率感知流匹配（FAFM），用离散余弦变换（DCT）把离散动作序列转到频域、对系数做流匹配再经余弦基展开重建连续动作，并正则化一阶时间导数以抑制高频误差、提升动作平滑性。
推荐理由模型分析
针对流匹配策略依赖离散动作块、对异构控制频率脆弱且动作时序不一致的问题，用DCT把动作序列转到频域做流匹配，并正则化一阶时间导数抑制高频误差。方法不增加网络参数，可套用到独立流匹配策略和视觉-语言-动作模型，在LIBERO等仿真与真实Franka上报告了成功率与平滑度提升，适合做机器人操作策略的研究者对照其基线条件。
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