Tactile Exploration전문가
TacEx, 촉각 불확실성 가중으로 로봇 탐색을 접촉 중심으로 유도
TacEx는 모델 예측 불확실성을 시각, 촉각, 잠재 상태로 분해하고 촉각 채널의 불확실성에 가중치를 부여해 로봇이 접촉이 많은 상호작용을 스스로 찾게 하는 프레임워크다. 이 논문은 프리프린트이며, 저자들은 보상 없이 탐색만으로 파지 행동이 나타나고 수집한 데이터로 오프라인 pick-and-place 정책을 학습했으며, 사전학습된 VLA 모델의 후학습에서도 표본 효율이 높아졌다고 보고했다.