Development of Riemann Geometry-based Data-Efficient Framework for Zero-Shot Cross-Embodiment Transfer
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066546
교육부
한국연구재단
연세대학교
박현진
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 특정 하드웨어의 형태에 종속되지 않는 범용적인 End-Effector (EE) 데이터셋만을 활용하여 학습된 VLA 모델이, 별도의 추가 학습(Fine-tuning) 없이도 고자유도 휴머노이드의 관절 공간으로 즉시 전이되게 하는 '리만 기하학 기반 데이터 효율적 제로샷 교차-형태 전이 프레임워크'를 개발하는 것입니다.
... End-Effector 목표 속도 벡터장 를 생성합니다. 이는 타겟 로봇의 관절 각도나 기구학적 정보를 배제하고 오직 작업 공간의 궤적만을 학습하므로, 대규모의 이종 로봇 데이터셋(Open ... 통해 1000Hz 이상의 초고속 제어 루프를 보장할 수 있으며, 휴머노이드와 같은 고자유도 시스템에서 로봇의 자세를 최적화하여 동작하는 잉여 자유도 제어를 리만 계량 내에 통합합니다. 이렇게 ...
● 학술적 기대효과: 로보틱스의 고질적 문제인 '일반화 성능'과 '제어 정밀도' 사이의 상충 관계를 미분 기하학이라는 수학적 도구로 해결함으로써, 로봇 제어 분야의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대합니다.● 산업적 기대효과: 본 연구가 거대 VLA 모델에 접목될 경우, 신규 로봇 하드웨어 도입 시마다 반복되던 막대한 데이터 수집 비용을 완전히 제거할 수...