연구자들은 해석 가능한 프로그래밍과 모델 프리 적응성을 결합하여 변분 자동화 작업의 신뢰성 격차를 해소하도록 설계된 멀티 에이전트 코딩 하네스인 Graph-as-Policy (GaP)를 소개합니다. GaP는 Modular Open Robot Skill Library (MORSL)에서 지각, 계획 및 제어 노드가 포함된 방향성 계산 그래프를 생성하고 내부 시뮬레이션을 사용하여 이러한 구조를 연습하고 정교화합니다.

  • 시스템은 성공률과 처리량을 개선하기 위해 그래프 구조와 매개변수를 병렬로 반복적으로 정교화합니다.
  • 4개의 시뮬레이션 내 작업과 4개의 실제 세계 시나리오로 구성된 8개의 새로운 오픈 VA 작업 벤치마크에서의 평가는 GaP가 베이스라인을 크게 능가함을 보여줍니다.

이 접근 방식은 물체의 기하학적 형태와 자세의 변동에도 불구하고 로봇이 상업 및 산업 응용 프로그램에서 지속 가능하고 신뢰할 수 있는 작업을 실행할 수 있게 합니다.