연구진은 인간형 로봇이 자기-타인 구별을 proprioceptive-visual 대응을 통해 학습할 수 있음을 보여줬어요. 이 과정에서 identity label이나 kinematic model은 필요하지 않았어요.
학습된 자기-타인 구별은 로봇의 관절 구성을 3차원 신체 점유로 매핑하는 예측 자기 모델을 구축하여 로봇의 신체 변화를 파악하는 데 활용돼요.
다중 에이전트 환경에서 로봇은 자신을 안정적으로 식별하고 3D 자기 모델을 학습하며, 목표 달성, 충돌 회피, 인간-로봇 모션 재타겟팅 등 후속 작업을 지원할 수 있어요.