GPT-Policy one_leg fixture run

TL;DR

행동은 크게 개선: 탁판 고정 → 다리 잡기·뒤집기 → 코너 구멍 삽입 → regrasp 2회로 ~375° 조이기까지 스스로 수행.
그러나 시뮬 판정 실패: 모델은 RGB로 '직립'을 보고 done, native success false / reward 0.
새 병목은 체결 검증 수단 부재 (힘·토크·part pose 피드백 없음).

decisions

10.2s

mean decide

17m

job wall

reward

1 배경 / 목적

전 run은 탁판이 고정되지 않아 삽입 시 밀리고 30 step에 give_up. 지시문(fixture 고정 단계)과 예산(80)만 바꿔 효과 확인.

2 작업 내용

configs/tasks/furniture-one-leg-fixture.json (fixture 고정 → 삽입 → regrasp 조이기) configs/examples/furniture-bench-one-leg-80.json (max_decisions 80) sbatch --qos=own --time=00:45:00 scripts/run_furniture.sbatch

3 결과

	165393 (30, 고정 없음)	165738 (80, 고정 지시)
종료	step 29 give_up	step 69 done
native success / reward	false / 0	false / 0
decide 평균 / p90	9.6s / 13.8s	10.2s / 13.8s
LLM / 도구 실행 합계	288s / 102s	714s / 271s
input tokens (cached)	1.24M (80%)	4.29M (83%)
API 환산	$3.72	$11.36

개선: step 0–16 탁판 고정, 17–28 잡기·뒤집기, 29–47 구멍 재-locate·삽입, 48–63 regrasp 2회 조이기.

실패: RGB만으로 체결 여부 판단 불가 — 모델 스스로 "内部螺纹啮合及最终预紧力无法由RGB直接测量" 명시.

4 Takeaway

지시문 한 줄로 긴 시퀀스 계획·실행은 해결. contact-rich 조립의 마지막 mm/도 단위 체결은 관측 모달리티 부족이 한계.

5 Next Steps