듀얼 카메라 영상 모델, 로봇 학습 성능 최대 20% 높여

Oliver Hausdörfer와 연구팀은 두 대의 카메라로 촬영한 동기화 영상을 활용하는 새로운 잠재 행동 모델을 공개했다. 이 모델은 6자유도 행동을 더 정확하게 추론해 단일 시점 모델보다 디코딩 정확도를 17% 높였다. 로봇 제어 정책에 적용했을 때 벤치마크 작업의 성공률은 13.5% 상승했다. 단일 시점 기준 모델의 상승 폭은 6.2%였다. 사람 손의 시범을 로봇이 따라 하는 실제 환경 테스트에서는 850회 시도 동안 듀얼 시점 모델을 사용해 성공적인 실행 횟수가 20% 늘었다.