Ein-Schritt-Flow-Policy: Selbstdistillation für schnelle, präzise Robotik
Generative Flow- und Diffusionsmodelle liefern die kontinuierlichen, multimodalen Aktionsverteilungen, die für hochpräzise Robotik erforderlich sind. Ihre iterative Stichprobe führt jedoch zu erheblichen Latenzen, die d…
- Generative Flow- und Diffusionsmodelle liefern die kontinuierlichen, multimodalen Aktionsverteilungen, die für hochpräzise Robotik erforderlich sind.
- Ihre iterative Stichprobe führt jedoch zu erheblichen Latenzen, die die Steuerungsfrequenz senken und die Leistung bei zeitkritischen Manipulationen beeinträchtigen.
- Um dieses Problem zu lösen, stellt das One‑Step Flow Policy (OFP)‑Framework vor, das aus dem Nichts selbstdistilliert und keine vortrainierte Lehrkraft benötigt.
Generative Flow- und Diffusionsmodelle liefern die kontinuierlichen, multimodalen Aktionsverteilungen, die für hochpräzise Robotik erforderlich sind. Ihre iterative Stichprobe führt jedoch zu erheblichen Latenzen, die die Steuerungsfrequenz senken und die Leistung bei zeitkritischen Manipulationen beeinträchtigen.
Um dieses Problem zu lösen, stellt das One‑Step Flow Policy (OFP)‑Framework vor, das aus dem Nichts selbstdistilliert und keine vortrainierte Lehrkraft benötigt. Durch einen Selbstkonsistenzverlust wird die Kohärenz über Zeitintervalle hinweg sichergestellt, während eine selbstgesteuerte Regularisierung die Vorhersagen gezielt auf hochdichte Expertenmodi schärft. Ein Warm‑Start‑Mechanismus nutzt zeitliche Aktionskorrelationen, um die generative Transportdistanz zu minimieren.
In 56 simulierten Manipulationsaufgaben übertrifft OFP sowohl 100‑Schritt‑Diffusions- als auch Flow‑Policies und beschleunigt die Aktionsgenerierung um mehr als 100‑fach. In der Praxis wurde OFP in das π₀.₅‑Modell auf RoboTwin 2.0 integriert, wo die Ein‑Schritt‑Version die ursprüngliche 10‑Schritt‑Policy übertrifft. Diese Ergebnisse zeigen, dass OFP eine skalierbare, praxisnahe Lösung für hochpräzise und latenzarme Robotiksteuerung darstellt.
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