연구진이 시뮬레이션 데이터 기반 휴머노이드 로코-조작 프레임워크 OASIS를 제안했어요. OASIS는 실제 이미지에서 3D 자산을 재구성하고, 이를 기반으로 다양한 환경 변수를 적용해 시뮬레이션 데이터를 생성합니다.
실제 로봇 데이터보다 시뮬레이션 데이터로 훈련한 정책이 더 높은 성공률을 보였는데, 이는 다양한 조명 및 환경 변화를 시뮬레이션에서 포괄했기 때문이에요.
OASIS 프로젝트 페이지는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 실제 로봇 실험 결과는 기존의 실제 로봇 원격 조작 데이터보다 우수한 성능을 보여줬어요.