AI for Robot
모방학습 기반 물체조작 기술을 적용한 로봇의 인공지능
모방학습 알고리즘 개선 연구
: ACT 알고리즘의 모션 플래닝 속도 개선
로봇을 위한 AI 학습은 데이터의 퀄리티, 즉 데이터를 만드는 작업자의 속도와 성능에 제약이 걸려 있으나, 로브로스에서 개발한 PTE 기법(Proleptic Temporal Ensemble)은 로봇의 미래 행동을 이용하여 기존 로봇보다 3배 이상 성능을 향상시키는 기술이며, 해당 내용은 논문 게재 및 국내외 특허 출원 완료
자세히 보기 >로브로스의 로봇을 위한
모방학습 인공지능 기술의 차별화 포인트
Environmental Adaptability
룰베이스 방식에서는 불가능했던 변화에 대한 자동 대응이 가능해 새로운 환경이나 예측 불가능한 상황에서도 학습 데이터를 바탕으로 유연하게 적용할 수 있습니다.
Capability to Perform Complex Tasks
섬세한 물체 조작이나 정형적이지 않은 다양한 작업 등 사람이 설계하기 어렵거나 규칙으로 표현하기 힘든 복잡한 작업을 데이터 학습을 통해 처리할 수 있습니다.
Learning and Performance Improvement
경험과 학습 데이터를 통해 스스로 성능을 개선하며, 반복 학습을 통해 효율성과 정밀성을 지속적으로 향상시킵니다.
