MOMO: 로봇 스킬 학습을 위한 통합 인터랙티브 프레임워크

요약

산업용 로봇이 다양한 환경과 작업에 유연하게 적응하려면 여러 상호작용 방식의 결합이 필요합니다. 본 논문은 이러한 요구를 충족하는 'MOMO'라는 통합 프레임워크를 제시합니다. MOMO는 물리적 접촉(Kinesthetic touch), 자연어 명령어(Natural language), 그래픽 웹 인터페이스(Graphical web interface) 세 가지 상호작용 양식을 결합하여 로봇 스킬을 학습하고 적응시킵니다. 특히, 이 프레임워크는 에너지 기반 인간 의도 감지, 안전한 언어 적응을 위한 도구 기반 LLM (Tool-based

핵심 포인트

• MOMO는 물리적 접촉, 자연어, 그래픽 인터페이스를 결합하여 로봇 스킬 학습의 유연성을 높입니다.
• LLM은 코드를 생성하는 대신 미리 정의된 함수를 선택하고 매개변수화하여 안전한 언어 적응을 지원합니다.
• 프레임워크는 KMPs와 같은 모션 인코딩부터 에르고딕 제어(ergodic control)까지 광범위하게 스킬 적응이 가능함을 입증했습니다.