본 논문은 다중 로봇 팔 시스템을 위한 역운동학(IK) 문제 해결을 위한 확산 기반 모델인 IKDiffuser를 제시합니다. 기존의 IK 솔버들이 복잡한 자기 충돌, 결합된 관절, 고차원적인 과잉 자유도로 인해 속도가 느리고 실패하기 쉽고 해의 다양성이 부족한 문제점을 가지는 반면, IKDiffuser는 구성 공간 상의 결합 분포를 학습하여 다양한 구조의 다중 로봇 팔 시스템으로의 원활한 일반화를 가능하게 합니다. 또한, 재학습 없이 추론 중에 추가적인 목표를 통합할 수 있어 작업별 요구 사항에 대한 다양성과 적응성을 제공합니다. 6가지의 서로 다른 다중 로봇 팔 시스템에 대한 실험 결과, IKDiffuser는 기존 솔버에 비해 우수한 해의 정확도, 정밀도, 다양성 및 계산 효율성을 달성했습니다.
