조사 범위는 원논문·저자 자료와 실제 ACT30/TJJ 체크포인트·저장 실행 기록의 대조다. 추가 학습·Work6 학습 변경·실물 구동은 수행하지 않았다.
시뮬레이션 전용 ACT30에 실물 데이터를 결합해 실물 성능을 높일 근거가 있다. ACT 자체를 사용한 직접 실험도 있다. 다만 이번 실물 시험에는 원본과 다른 공통 실행기의 앙상블·속도 프로파일·파지 판정이 개입했으므로, 현재 실패를 모델 학습 품질의 독립 평가로 사용할 수 없다. 성공률은 이 로봇에서 비교 실험해야 한다.
| 논문·설정 | 실제 데이터만 | 실제+시뮬레이션 | 해석 |
|---|---|---|---|
| ArtVIP / PullDrawer / real100+sim100 | 64% | 81% | ACT, 표1 |
| ArtVIP / OpenCabinet | 34% | 46% | ACT, 표1 |
| ArtVIP / SlideShelf | 27% | 36% | ACT, 표1 |
| ArtVIP / CloseOven | 58% | 68% | ACT, 표1 |
| HyperSim / real35 / 첫 시도 | 45% | 65% | ACT, 표II·III |
| HyperSim / 3회 이내 | 60% | 80% | 첫 시도 성공률과 구분 |
ArtVIP는 과제별 실제100+sim100 성공 시연을 사용했다. 다른 로봇·관절 물체 조작의 결과이며 SO-101 블록 집기의 예상 성공률은 아니다. ArtVIP 5.1·표1
HyperSim은 Galaxea R1의 head+wrist RGB, 10Hz deep-bin sorting에서 실제35개 시연을 사용했다. 80%는 고정 초기화 20회 평가의 3회 이내 지표다. 표II의 sim-only ACT는 첫 시도20%, 3회 이내25%였다. HyperSim 표II·III
ACT30은 qpos/action12, chunk20, hidden256, shared_wrist_encoder=true, state_dict282개다. TJJ v3.1은 같은 주요 차원이어도 손목 인코더를 공유하지 않고 state_dict384개여서 strict 가중치 호환이 아니다. 단순 가중치 평균이나 TJJ 체크포인트를 ACT30에 그대로 로드하는 방법은 적절하지 않다.
ACT30은 모델 rad/goal16 source q12와 그리퍼 motor rad(열림×2.2028)를 사용한다. TJJ 학습은 (tick−2048)×2π/4096이다. 실제 데이터의 목표·관측, 관절 순서, 부호·offset·단위, 카메라 crop·좌표 변환·정규화와 시간축을 ACT30 규약으로 재변환해야 한다.
원본 시뮬레이션 학습 데이터는 USB 인계 패키지에 포함되지 않았다(README_KO.md 명시). 따라서 지금 가능한 것은 같은 ACT30 구조의 real-only 학습과 ACT30→real fine-tuning 비교다. sim+real 공동학습은 원본 sim dataset 확보 후 추가한다. Work6의 진행 중인 TJJ v4 학습은 별도로 보존한다.
저장된 right1026+left625=1651 청크에서 수정한 원본 방식 앙상블과 실제 인계 Torch TemporalChunkPolicy를 대조했다. raw-chunk 집계의 최대 차이는 6.66e−16 rad, 9.09e−13 tick이다. 이전 실행기 출력도 기록과 0.0rad로 재현해 비교 기준을 확인했다.