ローリングWAM、ロボットマニピュレーションで予測を4.5倍高速化
Yinghua Zhou (インファ・ジョウ)氏らの研究チームは9月24日(現地時間)、論文公開サイトのarXivにおいて、ロボットの動作予測と実行を効率化する新たな手法「ローリングWAM (Rolling-WAM)」を発表した。同手法は、ロボットマニピュレーションにおける行動生成と将来の視覚予測を組み合わせる「ワールド・アクション・モデルズ (WAMs)」のジョイントデノイジングプロセスを複数のリプランニングサイクルに分散させることで、従来のレイテンシー問題を解消し、予測速度を大幅に向上させる。