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具体化ギャップ

Robot LearningTransfer Learning

異なるモーフォロジー、運動学、またはアクション空間を持つロボット間でポリシーを転移させる際のパフォーマンス低下。ALOHAで訓練されたポリシーはFrankaに転移しない可能性がある。なぜなら、ジョイント構成、DOF、センサスイートが異なるからである。具体化ギャップを橋渡しするには、具体化非依存表現、アクション空間の正規化、および具体化間の共同訓練が必要である。

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