Geometric Out of Distribution Generalization of Robotic Manipulation Policies via Geometry Cue Guided Relation-Aware Local Geometry Tokens
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066436
교육부
한국연구재단
광주과학기술원
천승연
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
광주광역시 북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종목표는 기하 단서 기반 관계인지형 국소 기하 토큰을 학습하고, 이를 로봇 조작 정책의 관측 인코더에 결합하여 기존 raw point encoder 기반 방법 대비 기하학적 분포외 일반화 성능을 향상시키는 데 있음. 이를 위해 support, boundary 등 장면의 기하 단서를 활용하여 조작에 직접적으로 중요한 국소 기하 구조와 지역 간 관...
본 연구에서는 먼저 RLBench와 ManiSkill 환경에서 raw point encoder 기반 조작 정책을 재현하고, 기하학적 분포외 일반화를 평가하기 위한 실험 프로토콜을 구축하고자 함. 이후 support 및 boundary를 중심으로 한 기하 단서를 추출하고, 이를 이용하여 조작에 중요한 국소 영역을 형성하고자 함. 다음으로 국소 영역 간 관계를...
본 연구는 조작에 직접적으로 중요한 지역 기하 정보와 지역 간 관계를 반영하는 새로운 3D 표현 기반 조작 정책 설계 방안을 제시한다는 점에서 학술적 의의를 가짐. 특히 기존 raw point encoder, 단순 local patch encoder, 대규모 VLA 기반 접근 사이에서 기하학적 분포외 일반화에 특화된 구조적 설계 원리를 제시할 수 있을 것으...