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◼ Intelligent manipulation via imitation learning w/ human interaction
◼ Intelligent manipulation via imitation learning w/ human interaction
Intelligent manipulation via imitation learning with human interaction.mp4개요
로봇 매니퓰레이션 작업의 자율성 및 일반화 성능 향상을 위해, 모방학습 기반 로봇 제어 프레임워크를 구축함. 가상 환경에서 다양한 작업 데이터를 생성하고 sim-to-real 전이를 통해 실제 환경에서도 강건한 작업 수행이 가능하도록 함. 또한 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 활용하여 시각 및 언어 정보를 통합적으로 이해하고, 사용자 지시에 기반한 자율적 작업 수행이 가능하도록 함. 이를 통해 복잡한 환경에서의 유연한 로봇 조작 및 인간-로봇 협업 기반을 마련함.
주요 기여
▸ Sim-to-real transfer 기반 매니퓰레이션 학습: 가상 환경에서 대규모 시연 데이터를 생성하고 모방학습을 통해 다양한 작업 수행 능력 학습
▸ Domain randomization 기반 일반화 향상: 다양한 환경 조건을 반영한 도메인 랜덤화를 통해 실제 환경에서도 강건한 성능 확보
▸ VLA 기반 인간-로봇 상호작용: 시각 및 언어 정보를 통합적으로 이해하여 사용자 지시에 따른 유연한 작업 수행
기대 효과
▸ 자율 로봇 조작 기술의 범용성 확보: 다양한 작업 환경 및 미지의 상황에서도 적용 가능한 일반화된 매니퓰레이션 능력 확보
▸ 실제 환경에서의 강건한 자율 수행 기반 마련: sim-to-real 전이를 통해 환경 변화에도 안정적인 작업 수행 가능
▸ 인간-로봇 협업 가능성 확대: 시각 및 언어 이해 기반의 직관적인 상호작용을 통해 협업 가능성 확대
로봇 매니퓰레이션 작업의 자율성 및 일반화 성능 향상을 위해, 모방학습 기반 로봇 제어 프레임워크를 구축함. 가상 환경에서 다양한 작업 데이터를 생성하고 sim-to-real 전이를 통해 실제 환경에서도 강건한 작업 수행이 가능하도록 함. 또한 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 활용하여 시각 및 언어 정보를 통합적으로 이해하고, 사용자 지시에 기반한 자율적 작업 수행이 가능하도록 함. 이를 통해 복잡한 환경에서의 유연한 로봇 조작 및 인간-로봇 협업 기반을 마련함.
주요 기여
▸ Sim-to-real transfer 기반 매니퓰레이션 학습: 가상 환경에서 대규모 시연 데이터를 생성하고 모방학습을 통해 다양한 작업 수행 능력 학습
▸ Domain randomization 기반 일반화 향상: 다양한 환경 조건을 반영한 도메인 랜덤화를 통해 실제 환경에서도 강건한 성능 확보
▸ VLA 기반 인간-로봇 상호작용: 시각 및 언어 정보를 통합적으로 이해하여 사용자 지시에 따른 유연한 작업 수행
기대 효과
▸ 자율 로봇 조작 기술의 범용성 확보: 다양한 작업 환경 및 미지의 상황에서도 적용 가능한 일반화된 매니퓰레이션 능력 확보
▸ 실제 환경에서의 강건한 자율 수행 기반 마련: sim-to-real 전이를 통해 환경 변화에도 안정적인 작업 수행 가능
▸ 인간-로봇 협업 가능성 확대: 시각 및 언어 이해 기반의 직관적인 상호작용을 통해 협업 가능성 확대
English version
English version
Overview
To enhance autonomy and generalization in robotic manipulation, an imitation learning-based control framework is developed. Large-scale task data is generated in simulation, and sim-to-real transfer enables robust task execution in real-world environments. In addition, a Vision-Language-Action (VLA) model is employed to autonomously interpret visual and language inputs, allowing the robot to perform tasks based on human intent. This establishes a foundation for flexible manipulation and intelligent human–robot collaboration in complex environments.
Key contribution
▸ Sim-to-real transfer for manipulation learning: Large-scale demonstration data generated in simulation is leveraged to learn diverse manipulation tasks
▸ Generalization improvement via domain randomization: Robust performance achieved in real-world environments under diverse conditions
▸ Vision-language-action-based interaction: Integrated understanding of visual and language inputs enabling flexible task execution based on user intent
Impact
▸ Generalizable autonomous manipulation capability: Enabling operation across diverse environments and previously unseen scenarios
▸ Robust autonomous execution in real-world environments: Reliable task performance despite environmental variations through sim-to-real transfer
▸ Expansion of human–robot collaboration paradigm: Enabling intuitive interaction through integrated visual and language understanding
To enhance autonomy and generalization in robotic manipulation, an imitation learning-based control framework is developed. Large-scale task data is generated in simulation, and sim-to-real transfer enables robust task execution in real-world environments. In addition, a Vision-Language-Action (VLA) model is employed to autonomously interpret visual and language inputs, allowing the robot to perform tasks based on human intent. This establishes a foundation for flexible manipulation and intelligent human–robot collaboration in complex environments.
Key contribution
▸ Sim-to-real transfer for manipulation learning: Large-scale demonstration data generated in simulation is leveraged to learn diverse manipulation tasks
▸ Generalization improvement via domain randomization: Robust performance achieved in real-world environments under diverse conditions
▸ Vision-language-action-based interaction: Integrated understanding of visual and language inputs enabling flexible task execution based on user intent
Impact
▸ Generalizable autonomous manipulation capability: Enabling operation across diverse environments and previously unseen scenarios
▸ Robust autonomous execution in real-world environments: Reliable task performance despite environmental variations through sim-to-real transfer
▸ Expansion of human–robot collaboration paradigm: Enabling intuitive interaction through integrated visual and language understanding
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