
사물 인식, 내비게이션, 조작 등 다양한 과제를 수행할 수 있도록 비전 정보와 언어 지시를 통합하여 실행 가능한 행동을 생성하는 새로운 접근법을 제안한다.


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QUAR-VLA: 사물 인식, 내비게이션, 조작 등 다양한 과제를 수행할 수 있는 사지 로봇을 위한 비전-언어-행동 모델



GeRM은 시연 데이터와 비최적 데이터를 모두 활용하여 다양한 과제를 효과적으로 학습할 수 있는 전문가 혼합 모델이다. 이를 통해 인간의 시연 데이터의 한계를 극복하고 로봇의 성능을 향상시킬 수 있다.



GeRM: 다양한 과제를 수행할 수 있는 전문가 혼합 모델을 활용한 사지 로봇 학습
