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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 61 - 68 (8page)
- DOI
- 10.7746/jkros.2025.20.1.061
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Imitation learning, which enables robots to learn behaviors from demonstrations by humans, has emerged as a promising solution for generating robot motions in such environments. The imitation learning-based robot motion generation method, however, has the drawback of depending on the demonstrator’s task execution speed. This paper presents a novel temporal ensemble approach applied to imitation learning algorithms, allowing for the execution of future actions. The proposed method leverages existing demonstration data and pre-trained policies, offering advantages of requiring no additional computation and being easy to implement. The algorithm’s performance was validated through real-world experiments involving robotic block color sorting, demonstrating up to 3x increase in task execution speed while maintaining a high success rate compared to the action chunking with transformer method. This study highlights the potential for significantly improving the performance of imitation learning-based policies, which were previously limited by the demonstrator’s speed. It is expected to contribute substantially to future advancements in autonomous object manipulation technologies aimed at enhancing productivity.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Behavior Generation of Imitation Learning
3. Proleptic Temporal Ensemble
4. Experimental verification
5. Conclusion
References
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