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ニューラルポリシー
ニューラルポリシーは、観測（画像、固有受容覚、言語）を直接アクション（関節位置、デカルト差分、グリッパーコマンド）にマッピングするニューラルネットワークでパラメータ化されたロボット制御ポリシーです。古典的なモーションプランニングパイプラインとは対照的に、ニューラルポリシーは手作業で設計された中間表現なしにデータからエンドツーエンドでマッピングを学習します。最新のニューラルポリシーは、ビジョン用の畳み込みエンコーダ、シーケンスモデリング用のトランスフォーマー、およびACT、Diffusion Policy、またはVLAバックボーンなどのアーキテクチャをアクション生成に使用します。ニューラルポリシーの重要な特性は、デモンストレーションまたは報酬信号から訓練できることであり、手作業でコード化されたコントローラーには複雑すぎるタスクを処理できるようにします。 実践例を見る：当社の実世界評価 →