$\pi\mathbf{R}^2$: 반응형 실시간 흐름 정책

연구진은 로봇 조작용 반응형 flow-policy 프레임워크 piR2를 제안했으며, 빠른 고유수용감각 입력과 느린 시각-언어 특징을 분리했다.

piR2는 한 단계 디노이징 스케줄로 지연을 고려한 잦은 재계획을 가능하게 하고, GR00T-N1.7 같은 사전학습 모델에서 미세조정할 수 있다.

이 시스템은 A5000 GPU에서 약 25Hz로 동작하며 40ms마다 새 관측을 반영해, 폐루프 제어의 반응성을 높인다.

시뮬레이션과 실제 환경의 xArm6 및 XHand 조작 과제에서 강력한 기준선보다 더 높은 성공률을 보였다.