要約
身体型人工知能 (身体型 AI) は、物理環境を認識し、理解し、行動するエージェントの能力を重視します。
シミュレーション プラットフォームは、アルゴリズムの検証と最適化を可能にすることで、この分野の進歩において重要な役割を果たします。
しかし、既存のプラットフォームは、マルチレベルの技術統合の複雑さ、不十分なモジュール性、インターフェースの異質性、多様なハードウェアへの適応などの課題に直面しています。
これらの問題に対処するために設計された、PyBullet に基づくシミュレーション プラットフォームである BestMan を紹介します。
BestMan は、統合されたマルチレベルのスキル チェーンを導入し、認識、計画、制御にわたるシームレスな調整を実現します。
柔軟なアルゴリズム統合のための高度にモジュール化されたアーキテクチャ。
シミュレーションから現実へのスムーズな移行を実現する統合インターフェイス。
そして、さまざまなモバイルマニピュレータ構成に適応するためのハードウェアに依存しないアプローチ。
これらの機能を総合すると開発が簡素化され、プラットフォームの拡張性が向上するため、BestMan は Embodied AI 研究にとって価値のあるツールになります。
要約(オリジナル)
Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI) emphasizes agents’ ability to perceive, understand, and act in physical environments. Simulation platforms play a crucial role in advancing this field by enabling the validation and optimization of algorithms. However, existing platforms face challenges such as multilevel technical integration complexity, insufficient modularity, interface heterogeneity, and adaptation to diverse hardware. We present BestMan, a simulation platform based on PyBullet, designed to address these issues. BestMan introduces an integrated multilevel skill chain for seamless coordination across perception, planning, and control; a highly modular architecture for flexible algorithm integration; unified interfaces for smooth simulation-to-reality transfer; and a hardware-agnostic approach for adapting to various mobile manipulator configurations. These features collectively simplify development and enhance platform expandability, making BestMan a valuable tool for Embodied AI research.
arxiv情報
| 著者 | Kui Yang,Nieqing Cao,Yan Ding,Chao Chen |
| 発行日 | 2024-10-17 10:09:44+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google