[논문리뷰] OASIS: From Simulation Data Collection to Real-World Humanoid Loco-Manipulation본 논문은 휴머노이드 로봇의 Loco-Manipulation 태스크를 위한 대규모의 고품질 Demonstration Data 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Humanoid Loco-Manipulation#Simulation Data Collection#Zero-Shot Transfer#Domain Randomization#Visuomotor Policy#Flow Matching#Unitree G12026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DexJoCo: A Benchmark and Toolkit for Task-Oriented Dexterous Manipulation on MuJoCo본 논문은 기존의 로봇 조작 벤치마크가 단순한 그리퍼 중심의 환경에 치중되어 있어, 진정한 의미의 인간 수준(Human-level) 조작 능력을 평가하는 데 한계가 있다는 문제 의식에서 출발합니다.#Review#Dexterous Manipulation#Robotics Benchmark#Teleoperation#Imitation Learning#Vision-Language-Action Models#MuJoCo#Domain Randomization2026년 5월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RobotArena infty: Scalable Robot Benchmarking via Real-to-Sim Translation본 논문은 로봇 정책의 평가에 대한 확장 가능하고 재현 가능한 벤치마킹 프레임워크인 RobotArena∞ 를 제안하여, 현실 세계 로봇 테스트의 비효율성(노동 집약적, 위험성, 낮은 재현성)과 기존 시뮬레이션 벤치마크의 한계(고립된 환경)를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robot Benchmarking#Real-to-Sim Translation#Vision-Language Models (VLMs)#Human Preference Learning#Domain Randomization#Robot Manipulation#Simulation Environments#Policy Evaluation2025년 10월 28일댓글 수 로딩 중