인간 시연으로 로봇 정책 적응 가능하게한 H2RB 프레임워크
Key Point
로봇 정책 미세조정 시 비용이 많이 드는 로봇 데이터 대신 수집이 쉬운 인간 시연을 활용할 수 있는 실질적 방법을 제시하기 때문이다.
핵심 요약
- 사전학습된 Vision-Language-Action(VLA) 정책은 로봇 배포의 좋은 출발점이지만, 대상 로봇과 환경에 맞추려면 로봇 고유의 비용 많이 드는 시연이 필요하다.
- 인간 시연은 수집이 훨씬 쉽지만, VLA가 주로 로봇 데이터로 사전학습된 경우 인간-로봇 embodiment 차이가 크면 직접 활용하기 어렵다.
- H2RB(Human-To-Robot Bridge)는 쌍을 이루지 않은 인간과 로봇 시연으로부터 사전학습된 VLA 정책을 적응시키는 인간-로봇 공동 학습 프레임워크다.