Sim-to-real Navigation전문가
EIDA: 실행 인터페이스 동역학 적응으로 실로봇 내비게이션 전이 개선
이 논문은 아직 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트다. EIDA는 로봇의 저수준 제어기 응답을 실행 데이터에서 학습해 경량 시뮬레이터에 반영하는 방법으로, 시뮬레이션에서 훈련한 내비게이션 정책의 실로봇 전이를 개선했다. Jackal과 Go2 검증에서 5초 예측 오차가 최대 71.3% 줄었고, 100개 BARN 환경 평가에서 학습 정책 중 최고 성공률(전역 경로 없이 81.33%, 전역 경로 포함 89.33%)을 보였다. 실물 Unitree Go2 시험에서는 정적 장면 20회 모두 장애물 충돌 없이 목표에 도달해 기준 모델의 4회 성공을 크게 앞질렀다.