[논문리뷰] Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?

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저자: Juntu Zhao, Wenbo Lu, Di Zhang, Yufeng Liu, Yushen Liang

핵심 연구 목표

본 연구는 로봇의 시각-운동 정책(visuomotor policies)에서 고유 수용성 상태(proprioceptive states)의 필요성을 재평가하고, 기존 상태 기반 정책이 학습 궤적에 과적합되어 공간 일반화 능력이 저해되는 문제를 해결하고자 합니다. 궁극적으로 고유 수용성 상태를 제거한 "State-free Policies"를 제안하여 실세계 로봇 애플리케이션의 실용성을 높이는 것이 목표입니다.

핵심 방법론

제안하는 State-free Policy 는 고유 수용성 상태 입력을 완전히 제거하고, 오직 시각 관측에만 기반하여 행동을 예측합니다. 이를 위해 상대 End-Effector (EEF) 액션 공간 을 사용하고, 듀얼 광각 손목 카메라 를 통해 충분한 "전체 태스크 관련 시각 정보(full task observation)"를 확보합니다. 다양한 로봇 기종과 태스크(예: π0, ACT, Diffusion Policy 등)에서 실세계 환경 및 시뮬레이션 을 통해 정책의 성능을 평가했습니다.

주요 결과

State-free Policy는 상태 기반 정책 대비 현저히 향상된 공간 일반화 능력을 보였습니다. Pick Pen 태스크 의 경우, 높이 일반화 성공률은 0%에서 98%로 , 수평 일반화는 0%에서 58%로 개선되었습니다. 다양한 실세계 태스크에서 평균 성공률이 높이 일반화는 0%에서 85%로 , 수평 일반화는 6%에서 64%로 향상되었습니다. 또한, 데이터 효율성 과 기종 간 적응 능력 에서도 상당한 이점을 입증하였으며, 오버헤드 카메라 제거 가 공간 일반화 능력을 추가적으로 향상시킬 수 있음도 발견했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 로봇 제어 정책의 공간 일반화 문제 를 해결하는 실용적인 방법을 제시하며, 고유 수용성 상태 제거 가 데이터 수집 비용 절감과 다양한 로봇 시스템으로의 전이 학습 효율 증대에 기여함을 보여줍니다. 듀얼 광각 손목 카메라 와 같은 센서 구성은 태스크 관련 시각 정보를 충분히 제공하여 정책의 견고성을 높이며, 이는 더욱 일반화되고 유연한 로봇 시스템 개발 에 중요한 방향을 제시합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.