Cosine basis expansion

新的FAFM方法生成连续、稳定的机器人动作

研究人员开发了一种新颖的技术——频率感知流匹配（FAFM），通过生成连续且时间上一致的运动来改进机器人动作生成。FAFM解决了现有方法依赖离散动作块的局限性，这些方法在处理以不同频率收集的数据时可能导致不稳定。通过使用离散余弦变换将动作序列转换到频域，然后通过余弦基展开进行重构，FAFM能够生成更平滑、更鲁棒的动作。该方法已在各种基准测试和实际的Franka机器人上取得了成功，提高了控制稳定性和多模态表现力。