시연 자료의 확장
로봇 모방 학습에 필요한 다양한 시연을 사람의 일인칭 기록으로 보완한다. 영상에서 상위 의도만 추출하는 대신 몸 움직임이 있는 시연 자료로 활용한다.
형태 차이와 정렬
사람과 로봇의 운동학적 차이를 줄이도록 조작 장치를 구성하고 도메인 사이의 자료를 정렬한다. 관측과 행동 표현의 차이를 다루는 과정이 공동 학습에 필요하다.
하나의 정책으로 학습하기
사람 자료와 로봇 자료를 함께 사용하는 모방 학습 구조를 제시했다. 긴 과제와 한 팔·양팔 조작, 새로운 장면에 대한 일반화를 실험했다.
자료 증가의 해석
논문은 실험 조건에서 추가 사람 손 자료의 효과를 추가 로봇 자료와 비교했다. 이 결과가 모든 로봇과 과제에서 시간당 가치가 같다는 뜻은 아니며 자료 정렬과 작업 분포를 함께 확인해야 한다.
관련 문서
EgoVerse / HOT3D / Nymeria / HOI4D / GRAB 전신 파지 데이터셋 / 모방 학습