손재주 많은 로봇 제어, 3D 점군으로 배운다
Key Point
기존 손재주 로봇 조작 모델은 평면 이미지와 1차원 관절각만 다루며 3D 공간 기하를 놓쳤던 근본적 한계를 점군으로 해결한 접근법이 기존 방식을 11.7포인트 이상 추월했다.
핵심 요약
- 세계 동역학과 로봇 행동을 함께 학습하는 월드 액션 모델에서, 기존 방식은 RGB 프레임이나 잠재 표현으로 세계를 모델링하고 손목 각도 같은 1차원 값으로만 행동을 예측해 3D 공간 구조와 접촉 기하를 놓쳤다.
- Point World Action Model (PointWAM)은 환경과 손을 공유 시공간 좌표에서 3D 점 궤적으로 명시적, 분리적으로 표현하고 함께 예측한다.
- 작업별 물체 또는 키포인트 선택 없이 대규모 인간 시연 영상으로 사전학습할 수 있으며, 컬러 포인트 클라우드와 언어 지시로부터 장면과 손이 3D 공간에서 시간 경과에 따라 어떻게 공진화하는지 예측한 후 손 동작을 로봇 행동으로 재타겟팅한다.