GraspLDM 기반 파지 생성에서 객체 스케일의 영향 분석

초록

본 연구는 자율 로봇 조작을 위한 확산 기반 모델인 GraspLDM이 객체 크기 변화에 따라 파지 생성을 어떻게 달리 수행하는지를 분석한다. ARNOLD 데이터셋의 bottle 객체를 0.5배, 0.8배, 1.2배, 1.5배로 스케일링한 후, 생성된 3차원 파지점들을 정량적으로 평가하였다. 분석 결과, 객체 크기를 축소할 경우 정규화된 평균 파지 거리가 증가하고 파지점이 객체의 외곽으로 분산되어 일관성이 감소하는 경향을 보였다. 반대로, 객체 크기를 확대하면 파지점이 중심부에 집중되어 파지의 다양성이 저하되었다. 이러한 결과는 GraspLDM이 객체크기의 변화에 단순히 비례적으로 적응하지 않으며, 축소와 확대 상황에서 서로 다른 한계를 나타냄을 시사한다. 이에 따라 향후 파지 생성 모델의 강인성과 일반화 성능을 향상시키기 위해서는 객체 스케일 정보를 명시적으로 반영하는 접근이 필요하다

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