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오늘 가져온 논문은 RSS 2024 (Robotics: Science and Systems) 등록된(?) 논문이다.Robotics에서 Imitation Learning 을 다루고 있고 제목에서 알 수 있듯이 3D 즉, 3차원 정보를 갖고 Diffusion policy를 적용한 모델이다. Imitation Learing은 효과적으로  dexterous skills를 학습할 수 있지만 복잡하고 generalizable 을 갖기 위해서 일반적으로 많은양의 human demonstrations가 필요하다고 한다. 많은 양의 expert data는 데이터를 만드는 비용이 큰데 이 문제를 해결하기 위해서 한가지 방법으로 Online learning을 이용하는 방식이 있다. 하지만 Online learning도 문제..

현재 로봇틱스들의 논문들을 살펴보면 rgb image, depth camera, robot pose 등을 받아 encoder에 다양한 방식 (prompt, mapping with language, code book 등)으로 알맞게 representation 통해 학습하는것 같다. 지금 하고 있는 task는 RGB image, robot pose (two arms joint/tcp pose)를 사용할 수 있다. depth camera view도 있지만 사용하기에는 처리 성능이 좋지 않다. 현재 가진 환경에서 representation 어떻게 사용하는것이 좋을까?2D image to 3D mapping (RGBD, point cloud, voxels, implicit functions, 3D gaussian..