힘을 명시적인 행동으로
촉각을 입력에만 더하면 실제 힘은 그리퍼 명령의 간접 결과로 남을 수 있다. FARM은 높은 차원의 촉각 관찰에서 힘 신호를 추론하고 이에 맞는 힘 기반 행동 공간을 정의한다.
시연과 실행의 장치
GelSight Mini를 통합해 수정한 휴대형 UMI 그리퍼로 사람 시연을 모은다. 학습 정책을 실행할 때는 휴대형 장치와 기하가 맞는 구동형 그리퍼를 사용한다.
확산 정책의 출력
정책 실행에서 로봇 자세와 파지 폭, 파지력을 공동으로 예측한다. 움직임만 비슷하게 만드는 것과 접촉에 필요한 힘을 조절하는 것을 함께 학습하는 구성이다.
서로 다른 힘 요구
큰 힘과 작은 힘, 동적인 힘 적응이 필요한 세 과제에서 비교했다. 취약하거나 변형 가능한 물체에 대한 동기와 개별 과제의 실험 결과를 구분하고, 모든 물체의 손상 방지를 보증한다고 해석하지 않아야 한다.
관련 문서
ForceMimic / VLA-Touch / TLA 촉각 언어 행동 모델 / Diffusion Policy / 모방 학습 / 촉각