arXiv cs.CV· Anton Arapin, Chahyon Ku, Bernadette Bucher·· 4 小时前AI 评分40
Action Jets：学习动作条件数据流形的局部形状
Action Jets: Learning the Local Shape of the Action-conditioned Data Manifold
AI 导读
Action Jets 用一个网络直接估计动作条件数据流形的局部形状，以三阶 Taylor 多项式刻画该区域并闭式给出其有效半径，让规划器每个状态只做一次推理即可评估任意数量的候选动作。从单次提取为 16 个候选评分，比源生成器快 300x 以上。在 BridgeData V2 真实 7-DoF 操作基准上，它在短时域预测留出帧比 IRASim 更准，计算量低 100x 以上。
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