관절 물체 인식 및 조작에 있어 시뮬레이션과 실제 환경의 차이를 극복하기 위한 다른 접근 방식은 무엇이 있을까
RPMArt에서는 시뮬레이션과 실제 환경 간의 차이를 극복하기 위해 sim-to-real 전략을 사용합니다. 이는 모델을 실제 데이터에 적응시키기 위해 가상 데이터로 학습한 후, 실제 환경에서도 적용할 수 있도록 하는 전략입니다. 또한, RoArtNet은 특정한 지역적 패턴을 학습하여 노이즈가 있는 포인트 클라우드에서도 관절 매개변수와 합리적인 포인트를 견고하게 추정할 수 있도록 설계되었습니다.