기능을 함께 작동시키기
물체를 알아보는 모델과 이동 및 파지 기능이 각각 좋아도 전체 작업의 성공이 자동으로 따라오지는 않는다. OK-Robot은 이 기능들을 실제 환경에서 연결하는 시스템 관점에 초점을 맞춘다.
새 학습 없이 통합하기
시각 언어 모델이 물체를 검출하고 이동 및 파지 기본 기능이 실행을 맡는다. 새 학습이 필요 없다는 설명은 사용하는 시각 모델까지 사전 학습되지 않았다는 뜻은 아니다.
장면에 따른 성공률
논문은 열 가정의 집어 옮기기에서 58.5%의 성공률을 보고했다. 정돈되어 덜 복잡한 환경에서는 82%로 높아졌으므로 두 수치를 같은 조건의 결과로 취급하면 안 된다.
통합의 세부 조건
연구는 모듈을 연결할 때의 세밀한 선택이 전체 성능에 중요하다고 분석했다. 개별 인식 정확도뿐 아니라 이동과 파지를 거쳐 작업이 끝났는지까지 확인해야 하는 문제다.