조작을 이동으로 표현하기
움직이는 대상은 물체 전체뿐 아니라 일부나 로봇 말단일 수도 있다. 이 접근은 그런 조작을 공간 변위의 연속으로 보고 시각 입력에서 필요한 이동을 추론한다.
특징의 재배치
심층 시각 특징을 공간적으로 옮기는 구조와 공간 대칭을 활용한다. 물체마다 고정한 자세나 핵심점을 준비하는 대신 관측의 배치를 행동 선택에 연결한다.
여러 조작의 표현
연구는 블록 쌓기와 새로운 물체의 키트 조립, 변형되는 줄과 작은 물체 무리 밀기 등을 제시했다. 여러 가능한 행동 분포와 다단계 작업 및 6자유도 집어 옮기기를 다룬다.
자료 효율의 비교
논문은 종단 간 정책 등 여러 비교 방법에 비해 빠른 학습과 일반화를 보고했다. 그 차이는 평가한 자료와 과제에서의 결과이며 모든 로봇 조작의 시연 비용이 같은 비율로 줄어든다는 뜻은 아니다.
관련 문서
CLIPort / PerAct / 모방 학습 / 공간 대칭 / 로봇 조작 / RVT 로봇 뷰 트랜스포머