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신경 제어 정책
신경 제어 정책은 신경망으로 매개변수화된 로봇 제어 정책으로, 관찰(이미지, 고유감각, 언어)을 직접 행동(관절 위치, 데카르트 델타, 그리퍼 명령)으로 매핑합니다. 고전적인 모션 계획 파이프라인과 달리, 신경 제어 정책은 손으로 설계한 중간 표현 없이 데이터로부터 매핑을 엔드-투-엔드로 학습합니다. 현대의 신경 제어 정책은 시각을 위한 합성곱 인코더, 시퀀스 모델링을 위한 Transformer, 행동 생성을 위한 ACT, Diffusion Policy, VLA 백본 같은 아키텍처를 사용합니다. 신경 제어 정책의 핵심 특성은 시연이나 보상 신호로부터 학습될 수 있다는 것으로, 손으로 코딩한 컨트롤러로는 너무 복잡한 작업을 처리할 수 있게 합니다. 실제 사례 보기: 우리의 실제 환경 평가 →