거대고슴도치

[AAAI 2026] Learning Diffusion Policy from Primitive Skills for Robot Manipulation대부분의 기존 방법에서 high-level instruction은 너무 추상적 short-term action과 granularity mismatch 발생 (ex. “Pick up the lemon and put it into the pan” 와 같은 high-level task description은 “close the gripper” 같은 구체적 지시를 포함하지 않음)논문에서는 high-level instruction을 현재 observation 기반의 short-term skill로 분해, 해당 skill에 condition된 diffusion poli..

[CoRL 2025] Humanoid Policy ∼ Human PolicyHumanoid robot의 manipulation policy를 더 robust하고 generalize되게 만들려면 다양한 데이터로 학습하는 게 도움이 됨. 하지만 robot demonstration만으로 학습하면 데이터 수집이 labor-intensive하고, tele-operation이 필요해서 확장이 어려움논문은 humanoid teleoperation을 인간 행동을 기하학적 변환이나 retargeting으로 로봇 동작에 매핑하는 과정으로 보고, robot을 human-centric representation으로 모델링하여 human action을 변환해 robot action을 얻는 관점을 제시egocentric tas..

Multi-Modal Manipulation via Multi-Modal Policy Consensus로봇은 다음과 같은 다양한 modality(RGB images, Point clouds, Tactile signals, Learned visual features)를 사용함. modality는 서로 보완적일 수 있고 (예: vision vs. touch), 중복될 수도 있음 (예: RGB-D vs. point cloud). 이를 효과적으로 통합하는 것은 여전히 어려운 문제기존 방법들은 각 modality의 feature를 하나의 큰 벡터로 이어붙이는 방식을 사용함. 하지만 다음과 같은 한계를 가짐modality 간 기여도를 균형 있게 조절하는 원리가 없음새로운 modality가 추가되거나 일부 modal..

[ICCV 2025] 6DOPE-GS: Online 6D Object Pose Estimation using Gaussian SplattingObject mesh가 필요없는 Template free 방식의 pose estimation 방식이 많이 나왔음BundleSDF는 object pose를 SDF를 학습해서 알아내지만 , SDF를 얻고 나서 pose tracking이 가능하기 때문에 실질적으로 tracking frequency가 ~0.4Hz 정도임.빠른 pose update가 중요한 상황에서는 SDF같은 neural object field를 학습하는거는 overhead가 큼논문에서는 Gaussian Splatting을 이용해서 model-free, live object tracking and reco..