Lite 버전에서는 시뮬레이션 중심 아키텍처를 소개했다면, 이번 Full 화이트페이퍼에서는 실제 환경에서도 문제없이 작동한다는 실증 데이터를 통해 이를 입증했습니다.
핵심 검증 내용은 다음과 같습니다
🔹 듀얼 검증 프로토콜 (Dual Verification Protocols)
OpenVLA와 Diffusion Policy(DP)를 상호 보완적인 프레임워크로 활용해, 크라우드소싱된 데이터의 품질을 정밀하게 검증했습니다.
🔹 Sim-to-Real 폐쇄 루프 (Closed Loop)
웹에서 수집된 원격 조작(teleop) 데이터에 자동 정제 및 리플레이 과정을 적용하고, 여기에 최소한의 실제 인간 시연 데이터를 결합했습니다. 그 결과, VLA 정책을 성공적으로 파인튜닝하여 실제 물리 환경의 Franka(FR3) 로봇에서 안정적으로 동작함을 입증했습니다. 즉, 전체 인프라 루프가 완전히 연결되었습니다.
🔹 표준화된 모방 학습 (Standardized Imitation Learning)
Export된 데이터셋은 별도의 포맷 변환 없이 바로 표준 모방 학습 파이프라인에 적용 가능합니다. 또한, 해당 데이터로 학습된 DP 모델은 강한 도메인 랜덤라이제이션(DR) 환경에서도 일반화에 성공하며, 개발자들이 필요로 하는 고품질 학습 신호를 제공함을 증명했습니다.
Physical AI를 위한 확장 가능한 인프라를 어떻게 구축하고 있는지, 전체 리포트를 통해 확인해보러가볼까요?
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