학습과 제어의 결합
학습 기반 행동 생성은 오차와 잡음에 민감할 수 있고 전통적인 제어는 많은 파라미터 조정이 필요할 수 있다. MOMA-Force는 두 접근의 역할을 나누어 결합한다.
시각 힘 모방
지각에는 표현 학습을, 복잡한 움직임에는 모방 학습을 사용한다. 여기에 힘을 고려하는 실행 제어를 연결해 접촉이 많은 여러 과제를 다룬다.
전신 제어
어드미턴스 전신 제어로 시스템의 강건성과 제어 가능성을 보완한다. 학습 정책이 내놓는 행동과 물리적 접촉에 대응하는 제어기의 역할을 구별할 수 있다.
가정 환경의 평가
실제 가정 환경에서 과제 성공률과 접촉 힘을 비교했다. 힘 모방이 없는 기준선보다 접촉력과 힘의 분산이 작아지는 결과를 제시했지만, 작은 힘이 모든 과제에서 무조건 좋은 목표라는 뜻은 아니다.
관련 문서
ForceSight / ForceMimic / FeelTheForce / FARM 힘 인지 조작 / 모방 학습 / 힘 제어