Embodied Chain of Action Reasoning with Multi-Modal Foundation Model for Humanoid Loco-manipulation
Created by
Haebom
저자
Yu Hao, Geeta Chandra Raju Bethala, Niraj Pudasaini, Hao Huang, Shuaihang Yuan, Congcong Wen, Baoru Huang, Anh Nguyen, Yi Fang
개요
본 논문은 복잡하고 구조화되지 않은 환경에서 인간형 로봇이 자율적으로 로코매니퓰레이션(이동 및 조작) 작업을 수행할 수 있도록 하는 새로운 프레임워크를 제시한다. 이는 기초 모델 기반의 접근 방식을 사용하여 텍스트 명령어로부터 인간형 로봇의 행동을 자율적으로 계획하는 것을 목표로 한다. 특히, 인간형 로봇에 특화된 사고 연쇄(chain of thought) 방법론을 통합하여 작업을 이동 및 조작 동작의 순서로 분해하고, 공간 추론을 통해 목표 위치가 보이지 않거나 가려져 있는 경우에도 효과적으로 탐색한다. 실제 환경에서의 물체 재배치, 조작 및 로코매니퓰레이션 작업을 통해 상체와 하체 제어의 분리 및 로봇 행동 추론 전략의 효과를 평가한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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기초 모델을 이용한 인간형 로봇의 자율적 로코매니퓰레이션 작업 계획 프레임워크 제시.
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인간형 로봇에 특화된 사고 연쇄 방법론과 공간 추론을 통합하여 텍스트 명령어 이해 및 실행 향상.