AdaTempo: Learning Shared Relative Tempo from Demonstrations for Faster Robot Manipulation

📄 arXiv: 2610.02706v1 📥 PDF

作者: Jiale Cao, Yike Niu, Zhengrong Xue, Huazhe Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-02

💡 一句话要点

提出AdaTempo以解决机器人操作中的速度加速问题

🎯 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: 视觉运动策略 模仿学习 自监督学习 机器人操作 速度加速 阶段对应关系 相对节奏结构

📋 核心要点

  1. 现有的视觉运动策略在模仿学习中常常继承了遥控演示的缓慢时序，导致效率低下。
  2. AdaTempo通过自监督学习方法，利用演示中的相对节奏结构来加速机器人操作，建立阶段对应关系并生成加速轨迹。
  3. 实验结果显示，AdaTempo实现了最高3.57倍的速度提升，并在成功率与速度的权衡上超越了传统策略和加速基线。

📝 摘要（中文）

通过模仿学习训练的视觉运动策略常常继承了遥控演示中不必要的缓慢时序。然而，统一的加速方法并不可靠，因为不同的操作任务阶段对加速的容忍度不同。本文提出了AdaTempo，一种自监督方法，通过利用演示中的共享相对节奏结构来加速视觉运动策略。AdaTempo建立了阶段对应关系，聚合对齐的相对节奏形成共识，并将其映射到连续的加速配置文件，用于重新采样演示以生成加速训练轨迹。在这些重新采样的轨迹上训练标准策略（如ACT或扩散策略）可以直接将期望的节奏嵌入学习行为中，而无需运行时节奏选择或在线重定时。广泛的评估表明，AdaTempo实现了高达3.57倍的加速，并在成功率与速度的权衡上优于原始策略和代表性的加速基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉运动策略在模仿学习中继承的缓慢时序问题，现有方法在不同操作阶段的加速容忍度差异使得统一加速不可靠。

核心思路：AdaTempo的核心思路是通过自监督学习，利用演示中的共享相对节奏结构来加速策略，建立阶段对应关系并生成加速训练轨迹。

技术框架：AdaTempo的整体架构包括三个主要模块：阶段对应关系的建立、相对节奏的聚合以及加速配置文件的生成。这些模块协同工作，以实现有效的策略加速。

关键创新：AdaTempo的主要创新在于其自监督学习方法，通过共享相对节奏结构来加速策略，避免了传统方法中的运行时节奏选择和在线重定时。

关键设计：在技术细节上，AdaTempo设计了特定的损失函数来优化阶段对应关系，并使用了适应性重采样技术来生成加速轨迹，确保了学习过程中的节奏嵌入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AdaTempo在速度提升方面达到了3.57倍的加速效果，同时在成功率与速度的权衡上表现优于传统策略和其他加速基线，显示出其在实际应用中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动化生产线等场景。通过加速机器人操作的效率，AdaTempo能够显著提升生产力和响应速度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法可能推动更高效的机器人学习和操作技术的发展。

📄 摘要（原文）

Visuomotor policies trained via imitation learning often inherit the unnecessarily slow timing of teleoperated demonstrations. Yet uniform speedup is unreliable because different phases of a manipulation task tolerate acceleration differently. In this work, we introduce AdaTempo, a self-supervised method that accelerates visuomotor policies by exploiting shared relative-tempo structure in demonstrations. AdaTempo establishes phase correspondence, aggregates the aligned relative tempo into a consensus, and maps it to a continuous speedup profile used to resample demonstrations into accelerated training trajectories. Training standard policies such as ACT or Diffusion Policy on these resampled trajectories directly embeds the desired tempo in the learned behavior, without runtime tempo selection or online retiming. Extensive evaluations show that AdaTempo achieves up to a $3.57\times$ speedup and yields a stronger success--speed trade-off than the original policies and representative acceleration baselines.