이 연구는 다재다능한 로봇 손 제어를 위한 모방 학습 방법을 제안한다. 기존 모방 학습 방법은 많은 데모 데이터가 필요하지만, 이 연구에서는 다양한 대규모 작업 무관 데이터셋을 활용하여 손 동작의 잠재 표현을 학습한다. 이를 통해 소량의 작업 특정 데모 데이터로도 강건한 조작 정책을 학습할 수 있다.
구체적으로 다음과 같은 내용을 다룬다:
제안 방법은 기존 모방 학습 방법 대비 데모 데이터 요구량을 크게 줄이면서도 강건한 조작 정책을 학습할 수 있음을 보여준다. 또한 텔레오퍼레이션 없이 사용자 데모만으로 데이터를 수집할 수 있어 데이터 수집 과정을 크게 단축할 수 있다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Davide Licon... um arxiv.org 04-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.16483.pdfTiefere Fragen