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Benchmarking Generalizable Bimanual Manipulation: RoboTwin Dual-Arm Collaboration Challenge at CVPR 2025 MEIS Workshop

Created by
  • Haebom

저자

Tianxing Chen, Kaixuan Wang, Zhaohui Yang, Yuhao Zhang, Zanxin Chen, Baijun Chen, Wanxi Dong, Ziyuan Liu, Dong Chen, Tianshuo Yang, Haibao Yu, Xiaokang Yang, Yusen Qin, Zhiqiang Xie, Yao Mu, Ping Luo, Tian Nian, Weiliang Deng, Yiheng Ge, Yibin Liu, Zixuan Li, Dehui Wang, Zhixuan Liang, Haohui Xie, Rijie Zeng, Yunfei Ge, Peiqing Cong, Guannan He, Zhaoming Han, Ruocheng Yin, Jingxiang Guo, Lunkai Lin, Tianling Xu, Hongzhe Bi, Xuewu Lin, Tianwei Lin, Shujie Luo, Keyu Li, Ziyan Zhao, Ke Fan, Heyang Xu, Bo Peng, Wenlong Gao, Dongjiang Li, Feng Jin, Hui Shen, Jinming Li, Chaowei Cui, Yuchen, Yaxin Peng, Lingdong Zeng, Wenlong Dong, Tengfei Li, Weijie Ke, Jun Chen, Erdemt Bao, Tian Lan, Tenglong Liu, Jin Yang, Huiping Zhuang, Baozhi Jia, Shuai Zhang, Zhengfeng Zou, Fangheng Guan, Tianyi Jia, Ke Zhou, Hongjiu Zhang, Yating Han, Cheng Fang, Yixian Zou, Chongyang Xu, Qinglun Zhang, Shen Cheng, Xiaohe Wang, Ping Tan, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu, Jiaheng Chen, Chuxuan Huang, Chengliang Lin, Kaijun Luo, Boyu Yue, Yi Liu, Jinyu Chen, Zichang Tan, Liming Deng, Shuo Xu, Zijian Cai, Shilong Yin, Hao Wang, Hongshan Liu, Tianyang Li, Long Shi, Ran Xu, Huilin Xu, Zhengquan Zhang, Congsheng Xu, Jinchang Yang, Feng Xu

개요

본 논문은 CVPR 2025에서 개최된 RoboTwin 이중 팔 협업 챌린지에 대한 보고서입니다. 이 챌린지는 복잡한 물리적 환경에서 인지, 추론, 행동을 하는 자율 시스템에 대한 필요성에 따라 등장한 임베디드 AI 분야의 발전을 목표로, 단일 팔 시스템의 한계를 넘어 이중 팔 시스템의 협업을 통해 보다 복잡한 작업 수행을 위한 연구를 촉진하기 위해 기획되었습니다. RoboTwin 시뮬레이션 플랫폼(1.0 및 2.0)과 AgileX COBOT-Magic 로봇 플랫폼을 기반으로, 시뮬레이션 1차, 시뮬레이션 2차, 그리고 최종 실제 환경 라운드의 세 단계로 진행되었으며, 총 17가지의 이중 팔 조작 과제(강체, 변형 가능 물체, 촉각 기반 시나리오 포함)를 포함했습니다. 64개의 글로벌 팀과 400명 이상의 참가자들이 참여하여 SEM, AnchorDP3 와 같은 우수한 솔루션을 제시하였고, 일반화 가능한 양손 정책 학습에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다. 본 논문은 경쟁 설정, 과제 설계, 평가 방법론, 주요 결과 및 향후 방향을 설명하여 견고하고 일반화 가능한 양손 조작 정책에 대한 미래 연구를 지원하는 것을 목표로 합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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RoboTwin 챌린지를 통해 이중 팔 로봇 조작 분야의 발전을 위한 벤치마크를 제공했습니다.
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SEM, AnchorDP3 와 같은 우수한 이중 팔 조작 알고리즘 개발을 촉진했습니다.
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일반화 가능한 양손 정책 학습에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다.
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실제 세계 적용 가능성을 높이는 데 기여했습니다.
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한계점:
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챌린지에 참여한 팀과 알고리즘의 다양성에 대한 구체적인 분석이 부족할 수 있습니다.
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챌린지에서 다루지 않은 더욱 복잡하고 다양한 이중 팔 조작 작업에 대한 추가 연구가 필요합니다.
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장기간에 걸친 로봇 시스템의 안정성 및 내구성에 대한 평가가 제한적일 수 있습니다.
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실제 환경 라운드의 규모와 복잡성에 대한 추가적인 설명이 필요할 수 있습니다.
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