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구체화 격차

Robot LearningTransfer Learning

서로 다른 형태, 운동학, 액션 공간을 가진 로봇 간에 제어정책을 전이할 때의 성능 저하. ALOHA에서 학습된 제어정책은 Franka로 전이되지 않을 수 있다. 왜냐하면 관절 구성, DOF, 센서 스위트가 다르기 때문이다. 구체화 격차를 좁히려면: 구체화 무관 표현, 액션 공간 정규화, 교차 구체화 공동 학습이 필요하다.

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