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작업 매개변수화 학습
작업 매개변수화 학습은 고정된 월드 프레임이 아닌 여러 좌표계 또는 작업 매개변수(예: 객체의 포즈, 목표 위치, 장애물 프레임)에 상대적으로 시연을 인코딩합니다. 실행 시 제어 정책은 재학습 없이 새로운 객체 및 목표 구성에 자동으로 적응합니다. 왜냐하면 작업 관련 참조에 상대적인 동작을 학습했기 때문입니다. 작업 매개변수화 가우시안 혼합 모델(TP-GMM)과 커널화된 동작 원시(movement primitives)는 고전적인 구현입니다. 이 접근 방식은 구조화된 픽앤플레이스 작업에 대해 강력한 기하학적 일반화를 제공하지만, 런타임에 작업 프레임을 식별하고 추적해야 합니다. 실제 사용 예: 우리의 데이터 수집 서비스 →