이번 주 AXis는 지난 6월에 설정한
DAgger와 태스크 생성의 방향을 실제 실행 단계로 옮기는 데 집중했습니다
교정 데이터 파이프라인을 모델 학습 단계에 더 가깝게 연결했고, 후학습 작업을 배포하기 위한 흐름도 준비했습니다
태스크 생성과 렌더링 인프라를 개선하는 한편,
OpenArm을 구동 가능한 상태로 현결하고, 물체 선택 기반 그리퍼 이동도 더 부드럽게 다듬었습니다
이번 업데이트는 새로운 기능을 단순히 추가하는 것보다, 각 기능을 반복 가능한 하나의 운영 흐름으로 연결하는 과정에 가까웠습니다
🥹 핵심 업데이트
🔘DAgger
정책 모델 실행 중 수집된 교정 데이터로 모델을 개선하는 DAgger 방식에 대해 초기 점수 산정 기준을 정의했습니다
교정 데이터의 효과를 평가하기 위한 통제된 소형 모델 실험 환경도 준비하기 시작했습니다
🔘후학습 작업 배포
학습, 패키징, 업로드, 테스트, 출시 준비 과정을 반복 가능한 하나의 흐름으로 연결하고 있습니다
🔘작업 생성
대규모 작업 생산을 가로막는 주요 병목을 확인했으며, 레이아웃 구성과 자산 생성을 분리해 자동화하고 병렬로 실행하는 방향으로 개선하고 있습니다
🔘인프라 및 벤치마크
병렬 렌더링을 적용해 현재 환경에서 처리량을 약 두 배 높였으며,
LIBERO Pro로의 이전 작업도 준비 중입니다
🔘OpenArm 및 제어
OpenArm을 시스템에 연결했으며, 물체를 선택했을 때 그리퍼가 자동으로 접근하는 움직임을 더 부드럽게 만들어 정책 모델이 학습하기 좋은 궤적을 생성하도록 개선했습니다
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