두 팔의 접촉 조작
양팔 촉각 조작은 한 팔보다 상태와 행동 공간이 커져 제어 설계가 복잡해진다. Bi-Touch는 촉각 피드백을 사용하는 두 팔 시스템과 과제 모음을 제안했다.
과제와 보상
양쪽에서 밀기와 방향 바꾸기, 모으기 과제에 맞는 보상 함수를 설계한다. 심층 강화 학습과 목표 갱신 기법으로 효과적인 정책을 학습하려 한다.
실제 전이의 차이
촉각의 시뮬레이션 실제 전이를 적용하면서 두 환경의 차이도 분석했다. 방향을 바꾸는 과제에서 물체를 과하게 누르는 경향처럼, 가상 환경의 성능만으로 드러나지 않는 문제를 다룬다.
새 물체와 외란
보지 않은 물체와 실제 환경의 외란에서 일반화 및 강건성을 평가했다. 목표 자세를 맞추는 것뿐 아니라 접촉 압력과 전이 과정의 부작용도 함께 확인해야 한다.
관련 문서
Tactile Gym 2점0 / DigiTac / DexTouch / ViTaL 로봇 조작 정책 / 강화 학습 / Sim-to-Real