본 논문은 인간의 시각-운동 제어 시스템에서 영감을 받은 심층 모방 학습 기반 방법을 사용하여 바늘 꿰기와 같은 고정밀 조작 작업을 해결하는 방법을 제시합니다. 인간의 시선 기반 이중 해상도 시각-운동 제어 시스템을 모방하여 저해상도 주변 시야는 로봇 핸드를 목표물 근처로 이동시키는 데 사용하고, 고해상도 중심 시야는 목표물에 대한 정확한 조준에 사용합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 범용 로봇 매니퓰레이터를 사용하여 정밀한 조작 작업을 가능하게 하고 계산 효율성을 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 인간의 바늘 꿰기 작업 데이터를 기반으로 로봇 제어를 학습시켰으며, 저해상도 이미지를 이용한 거친 움직임과 고해상도 이미지를 이용한 미세 조정을 결합하여 높은 정확도를 달성했습니다.
