Trinity: A Modular Humanoid Robot AI System

要約

近年、ヒューマノイドロボットに関する研究により、注目が高まっています。
さまざまな種類の人工知能アルゴリズムのブレークスルーにより、ヒューマノイドロボットによって例示される具体化された知能が非常に期待されています。
補強学習（RL）アルゴリズムの進歩により、ヒューマノイドロボットのモーション制御と一般化能力が大幅に改善されました。
同時に、大規模な言語モデル（LLM）と視覚言語モデル（VLM）の画期的な進捗状況は、ヒューマノイドロボットにより多くの可能性と想像力をもたらしました。
LLMにより、ヒューマノイドロボットは言語命令からの複雑なタスクを理解し、長期的なタスク計画を実行できますが、VLMはロボットの環境との理解と相互作用を大幅に向上させます。
このペーパーでは、RL、LLM、およびVLMを統合するヒューマノイドロボットの新しいAIシステムである\ TextColor {Magenta} {Trinity}を紹介します。
これらの技術を組み合わせることにより、Trinityは複雑な環境でヒューマノイドロボットを効率的に制御できるようにします。
この革新的なアプローチは、機能を強化するだけでなく、ヒューマノイドロボット工学の将来の研究と応用のための新しい道を開きます。

要約(オリジナル)

In recent years, research on humanoid robots has garnered increasing attention. With breakthroughs in various types of artificial intelligence algorithms, embodied intelligence, exemplified by humanoid robots, has been highly anticipated. The advancements in reinforcement learning (RL) algorithms have significantly improved the motion control and generalization capabilities of humanoid robots. Simultaneously, the groundbreaking progress in large language models (LLM) and visual language models (VLM) has brought more possibilities and imagination to humanoid robots. LLM enables humanoid robots to understand complex tasks from language instructions and perform long-term task planning, while VLM greatly enhances the robots’ understanding and interaction with their environment. This paper introduces \textcolor{magenta}{Trinity}, a novel AI system for humanoid robots that integrates RL, LLM, and VLM. By combining these technologies, Trinity enables efficient control of humanoid robots in complex environments. This innovative approach not only enhances the capabilities but also opens new avenues for future research and applications of humanoid robotics.

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