AutoSpeed: Annotation-Free Stage-Adaptive Motion Speed Learning for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2607.01051v1 📥 PDF

作者: Qingda Hu, Ziheng Qiu, Jieru Zhao, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-01

备注: Accepted by ECCV 2026

💡 一句话要点

提出AutoSpeed以解决机器人操作中的速度适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 运动速度调节 阶段适应性 模仿学习 视觉运动策略

📋 核心要点

  1. 现有的基于模仿学习的视觉运动策略在执行速度和时间预测范围上缺乏灵活性，限制了任务的效率。
  2. AutoSpeed框架通过不需要速度或阶段注释，允许策略根据任务阶段自适应调整运动速度，从而提高灵活性。
  3. 实验结果显示，AutoSpeed在减少任务执行时间的同时，成功率也得到了显著提升，表明其有效性。

📝 摘要（中文）

不同的操作任务阶段表现出不同的难度水平，这表明运动速度和时间预测范围应依赖于任务阶段。然而，现有的基于模仿学习的视觉运动策略通常模仿专家演示的执行速度，并且使用固定的时间预测范围，限制了灵活性和整体任务吞吐量。本文提出了AutoSpeed，一个模型无关的学习框架，使现有的视觉运动策略能够预测具有阶段适应性运动速度的轨迹，而无需速度或阶段注释。我们将不同速度的未来轨迹视为候选优化目标，使用复合成本评估每个候选，优化策略以达到最低成本候选。通过固定长度的动作序列，速度调制调整有效的时间预测范围：简单阶段以更快的速度执行，复杂阶段以较慢的速度执行。实验结果表明，AutoSpeed显著减少了任务执行时间，同时提高了成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作任务中由于阶段差异导致的运动速度和时间预测范围的适应性不足问题。现有方法通常依赖于固定的速度和时间预测，限制了任务的灵活性和效率。

核心思路：AutoSpeed框架通过将未来轨迹视为不同速度的候选优化目标，利用复合成本函数来评估和优化策略，从而实现阶段适应性的运动速度调整。

技术框架：该框架包括候选轨迹生成、成本评估和策略优化三个主要模块。候选轨迹根据不同速度生成，成本评估则平衡预测误差与预测范围，最后通过优化算法选择最低成本的轨迹。

关键创新：AutoSpeed的主要创新在于其模型无关性和无需注释的特性，使得现有的视觉运动策略能够灵活适应不同任务阶段的需求，这与传统方法的固定速度和时间预测形成鲜明对比。

关键设计：在实现速度调制时，采用离散余弦变换（DCT）进行频域处理，支持平滑的非整数速度缩放，确保运动的连续性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoSpeed在任务执行时间上显著减少，成功率提高，具体数据表明任务执行时间减少了XX%，成功率提升了YY%。与基线方法相比，AutoSpeed展现出更优的性能，验证了其有效性。

🎯 应用场景

AutoSpeed框架在机器人操作、自动化制造和服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过提高任务执行的灵活性和效率，该方法能够显著提升机器人在复杂环境中的适应能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Different stages of manipulation tasks exhibit varying levels of difficulty, suggesting stage-dependent motion speeds and temporal prediction horizons. However, existing IL-based visuomotor policies typically imitate the execution speed of expert demonstrations and operate with a fixed temporal prediction horizon, limiting flexibility and overall task throughput. In this paper, we introduce AutoSpeed, a model-agnostic learning framework that enables existing visuomotor policies to predict trajectories with stage-adaptive motion speeds, without requiring speed or stage annotations. We treat future trajectories at different speeds as candidate optimization targets, evaluate each candidate using a composite cost that trades off prediction error against prediction horizon, and optimize the policy toward the minimum-cost candidate. With a fixed-length action sequence, speed modulation adjusts the effective temporal prediction horizon: simple stages are executed faster with a longer prediction horizon, whereas complex stages are executed more slowly with a shorter prediction horizon. Specifically, we implement speed modulation in the frequency domain via the discrete cosine transform (DCT), which enables smooth, non-integer speed scaling and thus preserves motion continuity. Extensive evaluations show that AutoSpeed substantially reduces task execution time while also improving success rates. Under the AutoSpeed framework, the inferred motion speeds exhibit a strong correspondence with task stages.