要約
家庭内のロボット掃除機や個人のスマートフォンと同じように日常生活で役立つ消費者向けドローンを実現するには、ドローンが発生する可能性のある一般的なシナリオを感知し、作動させ、それに応答する必要があります。
このビジョンに向けて、私たちは、ドローンがわずか 25 秒で搭載センサーとアクチュエーターを自律的に交換できるモジュール式で再構成可能なセンシングおよび作動プラットフォームである RASP を提案します。これにより、1 台のドローンが多様なタスクに迅速に適応できるようになります。
RASP は、センサー モジュールを物理的に交換する機械層、センサー/アクチュエーターへの電力および通信ラインを維持する電気層、ドローンとプラットフォーム内のセンサー モジュール間の共通インターフェイスを維持するソフトウェア層で構成されます。
大規模な言語およびビジュアル言語モデルにおける最近の進歩を活用して、RASP を利用したパーソナル アシスタント システムのアーキテクチャ、実装、および実際の展開についてさらに紹介します。
私たちは、RASP が家庭、オフィス、研究室、その他の屋内環境でさまざまな便利なタスクを可能にすることを実証します。
要約(オリジナル)
Realizing consumer-grade drones that are as useful as robot vacuums throughout our homes or personal smartphones in our daily lives requires drones to sense, actuate, and respond to general scenarios that may arise. Towards this vision, we propose RASP, a modular and reconfigurable sensing and actuation platform that allows drones to autonomously swap onboard sensors and actuators in only 25 seconds, allowing a single drone to quickly adapt to a diverse range of tasks. RASP consists of a mechanical layer to physically swap sensor modules, an electrical layer to maintain power and communication lines to the sensor/actuator, and a software layer to maintain a common interface between the drone and any sensor module in our platform. Leveraging recent advances in large language and visual language models, we further introduce the architecture, implementation, and real-world deployments of a personal assistant system utilizing RASP. We demonstrate that RASP can enable a diverse range of useful tasks in home, office, lab, and other indoor settings.
arxiv情報
| 著者 | Minghui Zhao,Junxi Xia,Kaiyuan Hou,Yanchen Liu,Stephen Xia,Xiaofan Jiang |
| 発行日 | 2024-03-19 15:57:32+00:00 |
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