연구진은 기존 VLA 모델의 액션 헤드 구조적 한계를 극복하기 위해 Motion-Centric Action Frame (MCF)과 프로토타입 기반 액션 파라미터화를 도입한 MCF-Proto 액션 헤드를 제안했습니다.
MCF-Proto는 로봇의 로컬 프레임을 학습하고, 액션 예측 시 회전 변환을 통해 안정적인 구조를 유도하며, 이를 통해 조작 행동의 견고성을 향상시킵니다.
실험 결과, MCF-Proto는 기하학적 변동 상황에서 더욱 뛰어난 성능을 보였으며, 로봇 조작 행동의 조직화 및 일반화 능력을 개선하는 데 기여했습니다.