追従ロボット向け新手法VLX-Go、多段学習で頑健化
原題 VLX-Go: Robust Embodied Tracking through Multi-Stage Learning and On-Policy Refinement
対象を視覚で見分け、自ら動いて追い続ける「身体性視覚追跡」の新手法VLX-Goがarxivに投稿された。多段階の学習とオンポリシーでの改良により、追跡の頑健性を高めるという。
論点
ロボットの追跡は学習だけで実用に届くか
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賛成側の視点
環境は無限に変わる。ルールでは対応できず、学習で鍛えるのが唯一の道だ。反対側の視点
学習だけでは想定外で必ず壊れる。安全が絡む場面では古典制御が要る。
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