実世界展開における汎用ロボットポリシーの評価方法

記事の3ポイント

1. 1

   現状ベンチマークの根本的な欠陥

   既存の評価基準では訓練環境と評価環境が同じ視覚ソースから得られることが多く、モデルが設定を暗記しただけで一般化できていない可能性を見逃すリスクがある。

2. 2

   シミュレーションの限界と現実との乖離

   実世界でのテストはコストや再現性の問題からシミュレーションに依存するが、現在のシミュレーション画像の質はまだ実世界の観察データに追いついていない。

3. 3

   Real2sim 手法の実用性課題

   Gaussian Splatting などの技術を用いて実写からフォトリアリスティックな環境を再構築する「Real2sim」アプローチは存在するが、シーンごとの設定に1時間以上を要し大規模テストには不向きである。