基于时空一致性预测的动作生成模型推理加速方法、系统及终端
知识产权简介
本发明提出了一种基于时空一致性预测的动作生成模型推理加速方法，面向连续动作空间的机器人视觉—运动控制任务。针对扩散策略在推理阶段通常需要约50–100步迭代去噪、难以满足高频实时控制的问题，本方法利用相邻时间步动作在时空维度上的连续性，引入动作序列预测与扩散生成相结合的加速框架。在每一控制时刻，系统基于当前观测与历史动作序列，通过基于注意力机制的时空一致性预测模块生成未来多步动作先验，并将其作为扩散反向过程的初始化状态，从而避免从随机噪声开始采样，在保持动作多样性与稳定性的同时，将去噪步数降低至2–4步。进一步地，针对真实物理系统中因静摩擦、控制死区或动作重复引起的执行停滞问题，本发明引入速度感知扰动注入机制，通过监测相邻动作变化幅度自适应调节扰动强度，在动作变化不足时增强控制激励，在稳定执行阶段抑制扰动，从而提高系统鲁棒性与可靠性。实验结果表明，在多个机器人操作基准任务中，本方法在仅2步去噪条件下即可达到与100步标准扩散策略相当的任务成功率，整体推理效率提升最高可达14倍，适用于资源受限平台上的高频闭环机器人控制。
转化前景
本专利可直接应用于基于扩散模型或生成式策略的机器人控制产品与智能控制系统中，对应产品形态包括具身智能机器人控制器、机械臂操作软件栈、边端智能推理模块及AI PC/嵌入式机器人控制平台等。相较于现有扩散式动作生成方案，本专利在无需额外硬件支持的前提下，通过时空一致性预测与暖启动扩散推理机制显著降低动作生成计算开销，并结合速度感知扰动注入机制，有效缓解真实物理系统中的执行停滞问题，具有推理延迟低、鲁棒性强、适配性高等技术优势。在性能指标方面，该方法可将扩散策略的去噪步数由传统的50–100步降低至2–4步，在保证任务成功率基本不下降的情况下实现最高约10倍以上的推理加速，满足毫秒级高频闭环控制需求。在产业化应用前景方面，本专利具备良好的工程落地性与平台通用性，可广泛应用于工业机器人、服务机器人以及端侧智能设备等场景，对提升生成式机器人控制算法的实用性和商业化价值具有重要意义。