Building robust real-time AI for real-world robots
A research notes archive on robot intelligence and real-time inference systems
Currently on a short break between finishing my master's and my next role — traveling and recharging.
(C for "C"hanghyun "C"hoi . "c"om)
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Learning Action Priors for Cross-embodiment Robot Manipulation
Pretrained VLM에 아직 motor structure를 배우지 못한 action head를 바로 붙여 joint train하는 대신, state-action trajectory만으로 flow-matching action encoder-decoder를 먼저 pretrain한 뒤 decoder initialization, decaying latent distillation, history compression을 통해 VLA에 이식하는 cross-embodiment policy training framework -
Grounding Generative Policies in Physics: Optimization-Guided Diffusion for Robot Control
Frozen task-space diffusion policy의 DDIM sampling noise를 무작위로 뽑는 대신, robot reachability·collision·controller trackability를 만족하도록 최적화하여 cross-embodiment deployment를 수행하는 inference-time constrained diffusion method -
InSight: Self-Guided Skill Acquisition via Steerable VLAs
기존 demonstration을 자동으로 primitive 단위로 분해해 pretrained π0.5를 primitive-steerable policy로 만들고, novel task에서 VLM이 발견한 missing primitive를 single-axis controller로 자율 수집·검증한 뒤 VLA에 재학습하여 영속적인 skill vocabulary로 편입하는 VLM-guided continual skill acquisition framework -
PolicyTrim: Boosting Intrinsic Policy Efficiency of Vision-Language-Action Models
pretrained VLA를 두 단계의 GRPO 기반 RL post-training으로 fine-tuning하여, 한 번의 inference에서 안전하게 실행할 수 있는 action chunk 길이를 늘리고 전체 physical control step은 줄임 -
SPACE: Enabling Learning from Cross-Robot Data Toward Generalist Policies
VLA가 robot-specific control command 대신 실제로 달성해야 할 6-DoF Cartesian end-effector displacement를 예측하게 하고, target robot마다 선형 Action Adapter를 offline calibration과 online LMS로 적응시켜 cross-embodiment·cross-hardware·deployment dynamics shift에 강한 execution interface를 만든다