MetaUrban: A Simulation Platform for Embodied AI in Urban Spaces

要約

街並みや広場などの公共の都市空間は、住民にサービスを提供し、あらゆる活気に満ちた社会生活に対応します。
ロボット工学と身体型 AI の最近の進歩により、公共の都市空間はもはや人間だけのものではなくなりました。
食品配達ロボットや電動車椅子が歩行者と歩道を共有し始め、最近ではさまざまなロボット犬やヒューマノイドが街路に出現しています。
都市空間のにぎやかな通りを移動する場合、今後登場するモバイル マシンの汎用性と安全性を確保することが重要です。
この研究では、都市空間における身体化 AI 研究のための組成シミュレーション プラットフォームである MetaUrban を紹介します。
MetaUrban は、構成要素から無限の数のインタラクティブな都市シーンを構築でき、膨大な数の平面図、オブジェクトの配置、歩行者、交通弱者の道路利用者、その他のモバイル エージェントの外観とダイナミクスをカバーします。
私たちは、身体化された AI 研究のための MetaUrban を使用したパイロット研究としてポイント ナビゲーションとソーシャル ナビゲーション タスクを設計し、強化学習と模倣学習のさまざまなベースラインを確立します。
実験では、シミュレートされた環境の構成的な性質によって、訓練されたモバイル エージェントの一般化可能性と安全性が大幅に向上することが実証されています。
MetaUrban は、より多くの研究機会を提供し、都市空間で安全で信頼できる身体型 AI を育成するために一般公開されます。

要約(オリジナル)

Public urban spaces like streetscapes and plazas serve residents and accommodate social life in all its vibrant variations. Recent advances in Robotics and Embodied AI make public urban spaces no longer exclusive to humans. Food delivery bots and electric wheelchairs have started sharing sidewalks with pedestrians, while diverse robot dogs and humanoids have recently emerged in the street. Ensuring the generalizability and safety of these forthcoming mobile machines is crucial when navigating through the bustling streets in urban spaces. In this work, we present MetaUrban, a compositional simulation platform for Embodied AI research in urban spaces. MetaUrban can construct an infinite number of interactive urban scenes from compositional elements, covering a vast array of ground plans, object placements, pedestrians, vulnerable road users, and other mobile agents’ appearances and dynamics. We design point navigation and social navigation tasks as the pilot study using MetaUrban for embodied AI research and establish various baselines of Reinforcement Learning and Imitation Learning. Experiments demonstrate that the compositional nature of the simulated environments can substantially improve the generalizability and safety of the trained mobile agents. MetaUrban will be made publicly available to provide more research opportunities and foster safe and trustworthy embodied AI in urban spaces.

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