로봇 실행 오차 보정하는 VLA 정책 제안

핵심 요약

• 비전-언어-행동(VLA) 정책은 로봇이 명령한 움직임과 실제 실행 움직임이 다를 때 실패하는데, 이는 기계 마모나 페이로드 변화 같은 로봇 실행 오차에서 비롯된다.
• 연구팀은 자가 보정 VLA를 제안했으며, 이는 배포 시점에 VLA 정책이 로봇의 실행 오차를 미리 보정하는 명령을 생성할 수 있도록 한다.
• 작업 보상이나 레이블 없이 VLA가 명령한 행동과 로봇이 실제 실행한 움직임 간의 잔차를 이용해 온라인으로 정책을 업데이트한다.
• 로봇 실행 오차의 다양한 조건을 체계적으로 테스트하기 위해 RoboStress 시뮬레이션 벤치마크를 개발했으며, 마찰·백래시·유연성·중력 보정 오차 같은 7가지 배포 시나리오를 포함한다.
• 자가 보정 VLA는 RoboStress에서 기본 정책과 훈련 시 강건성을 내장한 방법 모두를 초과하는 성공률을 달성했다.
• 실제 두 팔 로봇에서 각각 30 포인트 이상의 평균 작업 성공률 향상을 이루었으며, 그 효과는 작업 시연에 없던 물체에까지 확장된다.