연구진이 Jetson Orin 탑재 로봇 제어를 위한 Jetson-PI 방법을 제안했어요. VLA 모델의 복잡성으로 인한 지연 문제를 해결하고 제어 빈도를 높이는 데 목표를 뒀어요. 미래 환경 예측 모듈과 신뢰도 기반 스케줄링 최적화를 통해 인지-실행 불일치 문제를 해결하고 반응 시간을 단축했어요. LIBERO 벤치마크에서 VLASH보다 평균 성공률이 14.8% 향상됐어요.
Jetson-PI는 기존 방식 대비 제어 빈도를 각각 8.66배, 5.41배 향상시켰어요. CUDA 그래프 재사용, GPU 메모리 버퍼링, 데이터 흐름 풀기 등 시스템 레벨 가속화도 적용됐어요. 연구 결과는 GitHub에서 확인할 수 있어요.