B-spline策略让机器人动作可变速
du_yilun · x · 2026-07-16
这条线程讨论了为什么视觉-运动策略（visuomotor policies）会变慢：一个关键瓶颈是 action chunking，也就是策略以固定频率预测 waypoints，把任务的所有阶段都当成一样处理。
作者指出，真实机器人操作并不均匀：在空旷空间里应该更快移动，在接触密集的交互阶段则要放慢。为此，B-spline Policy 将动作表示为可连续采样的曲线，既能按任意控制频率执行，也能在时间上重缩放，从而实现更快、更平滑的控制。
所属事件:B-spline Policy 主打更快更顺的机器人操控(5 条相关)→
「具身」频道最新
- 具身智能创业的隐藏难题：机器人公司需要另一种运营纪律 — ___Mufasaa · 2026-10-27
- π0.5 实验：演示数从 10 增至 438，放球入碗成功率 7%→83% — stingning · 2026-10-27
- GPT-6 Astra 零微调操控灵巧手：500 试仅 26 次成功，成功率 5.2% — stingning · 2026-10-27
- 灵巧操作基准 HandsOn 发布:66 个人工核验任务配 1.8 万条人类示范 — stingning · 2026-10-27
- 灵巧操作基准 HandsOn:GPT-6 Astra 成功率仅 5.2%,三大失败模式曝光 — stingning · 2026-10-27
- DexPort：手持真机器手的 20 自由度灵巧手数据采集接口 — pabbeel · 2026-10-27