EMPOWER：基于在线定基与执行的具身多角色开放词汇规划
机器人学
2024-10-23 v2 人工智能
摘要
在现实环境中为机器人进行任务规划面临重大挑战。这些挑战源于三个主要问题：难以识别实现目标的定基步骤序列；缺乏高层动作与低层命令之间的标准化映射；以及在机器人硬件资源有限的情况下难以维持较低的计算开销。我们引入了 EMPOWER，这是一个为具身智能体设计的开放词汇在线定基与规划框架，旨在解决这些问题。通过利用高效的预训练基础模型和多角色机制，EMPOWER 在定基规划与执行方面展现出显著改进。定量结果突显了我们方法的有效性，使用 TIAGo 机器人在六种不同的现实场景中实现了 0.73 的平均成功率。
引用
@article{arxiv.2408.17379,
title = {EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution},
author = {Francesco Argenziano and Michele Brienza and Vincenzo Suriani and Daniele Nardi and Domenico D. Bloisi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.17379},
year = {2024}
}
备注
Accepted at IROS 2024