Jacobian Flow Matching: Auflösungskonsistentes Jacobifeld für bio-inspirierte starre-weiche Finger
Die Autoren stellen Jacobian Flow Matching (JFM) vor, ein Trainingsverfahren auf Basis von Conditional Flow Matching, das die Aktuator-Bewegungs-Beziehung eines sehnengetriebenen, starr-weichen Fingers als kontinuierliches Jacobifeld lernt. Der Preprint berichtet für einstufige Vorhersagen eine Reduktion des globalen mittleren RMSE um mehr als 53 Prozent gegenüber einer punktweisen Baseline; bei spärlicher Abtastung (Schrittweite 8) verbessert ODE-Integration den RMSE-Median um 14,43 Prozent und senkt die Varianz um 24,87 Prozent. Das Verfahren liefert damit ein lokales Modell für Offline-Trajektorienoptimierung in nichtlinearen, nachgiebigen Systemen.