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Diffusion Policy

Robot LearningPolicy

노이즈 제거 확산 과정을 사용하여 액션을 생성하는 로봇 제어정책 — 무작위 노이즈에서 시작하여 반복적으로 이를 일관된 액션 시퀀스로 정제함. Diffusion Policy는 다중 양식 액션 분포를 표현하고 부드럽고 시간적으로 일관된 궤적을 생성하는 데 탁월함. 접촉이 많은 조작 작업에서 최첨단 결과를 달성함. 반복적인 노이즈 제거 단계로 인해 피드포워드 제어정책보다 추론이 느림.

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