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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,610 - 1,613 (4page)
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This study examines the impact of effective integration of multimodal data on the performance of robotic assembly tasks. In a multimodal system, the complementary processing of different types of data plays a crucial role in enhancing the robot's ability to solve complex problems. The experiment compared the performance of neural networks using a multi-layer perceptron (MLP) structure and a cross-attention structure for processing multimodal data, which included images, force/torque, and robot posture information. The experimental results showed that the FC-CA structure,
incorporating cross-attention, exhibited improved performance in terms of success rate and assembly time. These findings suggest that the cross-attention technique holds significant potential for performance improvement in the integration and interpretation of multimodal data. This study validates the effectiveness of cross-attention for enhancing the performance of multimodal data processing tasks in robotic assembly using diverse data types.
incorporating cross-attention, exhibited improved performance in terms of success rate and assembly time. These findings suggest that the cross-attention technique holds significant potential for performance improvement in the integration and interpretation of multimodal data. This study validates the effectiveness of cross-attention for enhancing the performance of multimodal data processing tasks in robotic assembly using diverse data types.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. EXPERIMENTAL SETUP
4. EXPERIMENTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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