변형에서 힘을 추정하기
이 연구는 보정 자료로 시각 힘 추정기를 학습한다. 그리퍼가 변형되는 모습을 단서로 힘을 얻어 시연에 힘 추정값을 부여한다.
힘 정보가 붙은 시연
보강된 시연으로 행동과 그 행동에서 예상되는 힘을 함께 제안하는 정책을 학습한다. 힘 측정 센서의 원시값을 모든 실행에서 직접 쓰는 구성과 다르다.
목표 힘에 맞는 후보
시험 때 여러 행동 후보와 예상 힘을 표본화한다. 시연에서 정한 목표 힘과 예측 힘이 가장 가까운 후보를 골라 실행하므로 예측이 행동 선택에 직접 관여한다.
평가와 배포 조건
열매 따기와 빈 캔 잡기, 손안 방향 전환, 플러그 삽입에서 평가했다. 배포 때 힘 또는 촉각 센서가 필요 없다는 조건은 보정 단계까지 센서나 힘 기준이 전혀 없다는 뜻은 아니다.
관련 문서
ForceSight / ForceMimic / FARM 힘 인지 조작 / EgoTac / 모방 학습 / 힘 제어