TAVIS는 능동적 시야 모방 학습을 평가하기 위한 새로운 벤치마크 인프라입니다. 이 벤치마크는 머리(pan/tilt necks)와 손(wrist cameras) 두 가지 작업 세트를 포함합니다.
GALT라는 새로운 지표를 통해 학습된 정책에서 예측적 시선을 정량화하며, 인지 과학 및 HRI에 기반합니다.
Diffusion Policy와 $π_0$를 사용한 기준 실험 결과, 능동적 시야는 일반적으로 도움이 되지만 작업 조건에 따라 효과가 달라지는 것으로 나타났습니다.