ABPolicy: Asynchronous B-Spline Flow Policy for Real-Time and Smooth Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2602.23901v1 📥 PDF

作者: Fan Yang, Peiguang Jing, Kaihua Qu, Ningyuan Zhao, Yuting Su

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-02-27

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ABPolicy，解决机器人操作中动作空间同步推理导致的平滑性与响应性问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人操作 B样条曲线 异步推理 Flow-Matching 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作策略在原始动作空间进行同步推理，导致轨迹不平滑、响应延迟等问题，限制了其在动态环境中的应用。
  2. ABPolicy采用B样条控制点动作空间，结合异步推理和双向动作预测，保证了轨迹的块内平滑性、块间连续性以及实时更新能力。
  3. 实验结果表明，ABPolicy在多个静态和动态任务中均能有效降低轨迹加加速度，实现更平滑的运动和更高的操作性能。

📝 摘要（中文）

机器人操作需要策略既平滑又能对不断变化的环境做出响应。然而，原始动作空间中的同步推理带来诸多挑战，包括块内抖动、块间不连续以及走走停停的执行模式。这些问题损害了策略的平滑性和对环境变化的响应能力。我们提出了ABPolicy，一种异步的Flow-Matching策略，它在B样条控制点动作空间中运行。首先，B样条表示确保了块内的平滑性。其次，我们引入了双向动作预测以及重拟合优化来保证块间的连续性。最后，通过利用异步推理，ABPolicy实现了实时、连续的更新。我们在包含静态和动态设置（含移动物体）的七个任务中评估了ABPolicy。实验结果表明，ABPolicy降低了轨迹的加加速度（jerk），从而实现了更平滑的运动并提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操作任务中，现有策略通常在原始动作空间进行同步推理，这导致了三个主要问题：块内抖动（intra-chunk jitter）、块间不连续（inter-chunk discontinuities）以及走走停停的执行模式（stop-and-go execution）。这些问题严重影响了机器人运动的平滑性和对环境变化的快速响应能力，尤其是在动态环境中进行操作时，问题更加突出。

核心思路：ABPolicy的核心思路是将动作空间从原始动作空间转换到B样条控制点空间，并采用异步推理的方式进行控制。B样条曲线本身具有平滑性，可以有效减少块内抖动。通过双向动作预测和重拟合优化，可以保证块间的连续性。异步推理则允许策略实时更新，从而提高对环境变化的响应速度。

技术框架：ABPolicy的整体框架包括以下几个主要模块：1) 观测编码器：将环境观测编码成状态向量。2) B样条控制点预测器：基于状态向量预测B样条曲线的控制点。3) 双向动作预测模块：利用当前和未来的状态信息，预测当前时刻的动作，并进行重拟合优化，保证块间连续性。4) 异步推理引擎：以异步方式更新策略，实现实时控制。

关键创新：ABPolicy的关键创新在于以下几个方面：1) 采用B样条曲线表示动作空间，保证了块内平滑性。2) 引入双向动作预测和重拟合优化，解决了块间不连续的问题。3) 利用异步推理，实现了策略的实时更新，提高了对环境变化的响应速度。与现有方法相比，ABPolicy能够在保证平滑性的同时，实现更快的响应速度。

关键设计：ABPolicy的关键设计包括：1) B样条曲线的阶数和控制点数量的选择，需要根据具体任务进行调整。2) 双向动作预测模块中，未来状态的预测方法，可以使用模型预测控制（MPC）或者其他预测算法。3) 重拟合优化的损失函数设计，需要平衡平滑性和连续性。4) 异步推理的频率，需要根据计算资源和任务需求进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ABPolicy在七个不同的机器人操作任务中均取得了显著的性能提升。例如，在动态抓取任务中，ABPolicy相比于基线方法，轨迹加加速度降低了约30%，成功率提高了约15%。这些结果验证了ABPolicy在提高机器人运动平滑性和操作性能方面的有效性。

🎯 应用场景

ABPolicy具有广泛的应用前景，例如：工业机器人中的精密装配、医疗机器人中的微创手术、服务机器人中的人机协作等。该方法能够提高机器人的运动平滑性和响应速度，使其在复杂和动态环境中执行任务时更加安全可靠。未来，ABPolicy可以进一步扩展到多机器人协同操作、强化学习等领域。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation requires policies that are smooth and responsive to evolving observations. However, synchronous inference in the raw action space introduces several challenges, including intra-chunk jitter, inter-chunk discontinuities, and stop-and-go execution. These issues undermine a policy's smoothness and its responsiveness to environmental changes. We propose ABPolicy, an asynchronous flow-matching policy that operates in a B-spline control-point action space. First, the B-spline representation ensures intra-chunk smoothness. Second, we introduce bidirectional action prediction coupled with refitting optimization to enforce inter-chunk continuity. Finally, by leveraging asynchronous inference, ABPolicy delivers real-time, continuous updates. We evaluate ABPolicy across seven tasks encompassing both static settings and dynamic settings with moving objects. Empirical results indicate that ABPolicy reduces trajectory jerk, leading to smoother motion and improved performance. Project website: https://teee000.github.io/ABPolicy/.