시연의 감각을 맞추기
시각 화면으로 원격 조종한 시연은 로봇이 배워야 할 촉각 전략과 감각 조건이 다를 수 있다. MimicTouch는 사람이 직접 만지며 수행하는 행동에서 촉각 기반 제어 전략을 배우려 한다.
사람 촉각 자료 수집
사람의 다중모달 촉각 시연을 수집하는 시스템을 제안했다. 접촉이 많은 삽입과 조립 같은 과제에서 사람이 이용하는 촉각 단서를 자료에 담으려는 접근이다.
모방과 잔차 적응
모방 학습으로 사람의 촉각 유도 전략을 학습한다. 이어 온라인 잔차 강화 학습으로 사람 손과 로봇 그리퍼의 신체 구조 차이를 보완한다.
직접 전사와의 차이
사람 손의 움직임이 로봇의 관절 명령과 자동으로 같아지는 것은 아니다. 시연에서 배우는 전략과 로봇 환경에서 추가로 적응하는 부분을 나누어 실험 결과를 해석해야 한다.
관련 문서
TACROSS / TAVI 촉각 적응 학습 / TLA 촉각 언어 행동 모델 / 모방 학습 / 강화 학습 / 촉각