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InterACT

UC Davis; UC Berkeley · 2024-09†

VAVA미공개회귀

양팔 간 상호의존을 계층적 어텐션과 팔별 디코더 동기화로 모델링한 ACT 계열 정책이다.

논문

InterACT: Inter-dependency Aware Action Chunking with Hierarchical Attention Transformers for Bimanual ManipulationarXiv 2409.07914

개요

분류

VA

유형

VA

발표

2024-09†

기관

UC Davis; UC Berkeley

가중치 공개

미확인

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

없음

비전 인코더

ResNet18

액션 헤드

다중 팔 디코더 (동기화 블록) (회귀)

청크

50스텝

제어 주기

50 Hz

구조 원문 요약

ResNet18 + 계층적 어텐션 인코더(세그먼트별 3층·세그먼트 간 3층, 세그먼트별 CLS 토큰) + 다중 팔 디코더(병렬 2경로 4층, 동기화 블록 1층); hidden 512, 8헤드, FF 3200; 청크 50, 관절 위치·RGB 50 Hz

학습

사전학습 가속기

해당 없음

사전학습 기간

해당 없음

사전학습 스텝·배치

해당 없음

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

과제별: GPU·시간·에폭 미공개; 배치 8, lr 1e-5

데이터 종류

시뮬레이션·합성; 실로봇 텔레옵

데이터 규모

과제당 50데모

주요 데이터셋

자체 수집(시뮬·실제)

태스크·평가

시뮬 3과제(Transfer Cube, Peg Insertion, Slot Insertion); 실제 6과제(Slide Ziploc, Thread Velcro, Insert Plug, Click Pen, Sweep, Unscrew Cap)

로봇

양팔(기종 노트 미기재)

추론

추론 장치·속도

미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미사용 · 모방학습(행동 복제)만 사용

베이스 제어

고정 · 베이스 제어 없음 (양팔)

비고

핵심 특징

양팔 간 상호의존을 계층적 어텐션과 팔별 디코더 동기화로 모델링한 ACT 계열 정책이다. 과제당 50데모로 학습한다.

비고

과제 구분 수정 반영(시뮬 3 + 실제 6). 발표월 v1 확인불가(†, arXiv ID 2409와 일치). 채택도가 낮아 ACT 계열 데이터 포인트로 포함.

검증

수정 반영