布操作学習における知覚と推論の分離によるデータ効率の向上

要約

布の操作は高次元の状態空間や複雑な動力学により困難な課題ですが、本研究は知覚と推論を分離するモジュール型アプローチを提案します。強化学習においてモデルサイズと学習時間を大幅に削減し、SoftGymベンチマークで既存手法を上回る性能を達成しました。シミュレーションで学習したモデルの実世界への転用も実証しています。

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