Embodied intelligent industrial robotics: Concepts and techniques

要約

近年、具体化されたインテリジェントロボット（EIR）は、マルチモーダル認識、自律的な意思決定、および身体的相互作用において大幅に進歩しています。
一部のロボットは、家やショッピングモールなどの汎用シナリオですでにテストされています。
ただし、EIRは現在、産業環境のセマンティクスと産業操作オブジェクト間の規範的制約を深く理解していません。
この論文の目標は、産業シナリオで具体化された知性の研究と応用を進めることです。
このペーパーでは、最初に産業用ロボット工学の歴史と主流のEIRフレームワークをレビューします。
ここでは、具体化されたインテリジェント産業用ロボット（EIIR）の概念が策定され、産業環境向けの知識主導のEIIR技術的枠組みが提案されています。
フレームワークには、世界モデル、高レベルのタスクプランナー、低レベルのスキルコントローラー、シミュレーターの4つの主要なモジュールが含まれます。
各モジュールに関連する手法の開発も徹底的に議論されており、産業用途への適応に関する最近の進歩が強調されています。
最後に、EIIRが産業シナリオで遭遇する重要な課題が要約され、将来の研究方向が提案されています。
著者は、EIIRテクノロジーが次世代の産業用ロボット工学を形作っていると考えています。
EIIRベースの産業システムには、インテリジェントな製造を可能にする強力な可能性があります。
このレビューは、産業具体化された情報に関心のある学者やエンジニアにとって貴重な参照として役立つことが期待されています。
一緒に、学者はこの研究を使用して、EIIR技術の急速な進歩と適用を促進することができます。
著者は、プロジェクトページhttps://github.com/jackyzengl/eiirで新しい研究を追跡し、要約し続けます。

要約(オリジナル)

In recent years, embodied intelligent robotics (EIR) advances significantly in multi-modal perception, autonomous decision-making, and physical interaction. Some robots have already been tested in general-purpose scenarios, such as homes and shopping malls. However, EIR currently lacks a deep understanding of the semantics of industrial environments and the normative constraints between industrial operating objects. The goal of this paper is to advance the research and application of embodied intelligence in industrial scenarios. This paper first reviews the history of industrial robotics and the mainstream EIR frameworks. Herein, the concept of embodied intelligent industrial robotics (EIIR) is formulated and a knowledge-driven EIIR technical framework for industrial environments is proposed. The framework includes four primary modules: a world model, a high-level task planner, a low-level skill controller, and a simulator. The development of techniques related to each module are also thoroughly discussed, and recent progress regarding their adaption to industrial applications is emphasized. Finally, the key challenges that EIIR encounters in industrial scenarios are summarized and future research directions are suggested. The authors believe that EIIR technology is shaping the next generation of industrial robotics. EIIR-based industrial systems have strong potential to enable intelligent manufacturing. It is expected that this review could serve as a valuable reference for scholars and engineers that are interested in industrial embodied intelligence. Together, scholars can use this research to drive the rapid advancement and application of EIIR techniques. The authors would continue to track and summarize new studies in the project page https://github.com/jackyzengl/EIIR.

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