論文の概要: Agent as Cerebrum, Controller as Cerebellum: Implementing an Embodied LMM-based Agent on Drones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15033v1
• Date: Sat, 25 Nov 2023 14:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 22:19:27.264205
• Title: Agent as Cerebrum, Controller as Cerebellum: Implementing an Embodied LMM-based Agent on Drones
• Title（参考訳）: セレブラムとしてのエージェント、小脳としてのコントローラ: ドローンに具体化されたlmmベースのエージェントを実装する
• Authors: Haoran Zhao, Fengxing Pan, Huqiuyue Ping and Yaoming Zhou
• Abstract要約: 本稿では,「小脳,小脳,制御器」アーキテクチャをカプセル化した産業用ロボットエンボディエージェントのための新しいパラダイムを提案する。 当社のアプローチでは,産業環境でのドローン技術に適したエージェントフレームワークであるAeroAgent内で,LMM(Large Multimodal Models)のパワーを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.366572107127356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we present a novel paradigm for industrial robotic embodied agents, encapsulating an 'agent as cerebrum, controller as cerebellum' architecture. Our approach harnesses the power of Large Multimodal Models (LMMs) within an agent framework known as AeroAgent, tailored for drone technology in industrial settings. To facilitate seamless integration with robotic systems, we introduce ROSchain, a bespoke linkage framework connecting LMM-based agents to the Robot Operating System (ROS). We report findings from extensive empirical research, including simulated experiments on the Airgen and real-world case study, particularly in individual search and rescue operations. The results demonstrate AeroAgent's superior performance in comparison to existing Deep Reinforcement Learning (DRL)-based agents, highlighting the advantages of the embodied LMM in complex, real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,「小脳,小脳のエージェント,小脳のコントローラ」アーキテクチャをカプセル化した産業用ロボットエンボディエージェントの新しいパラダイムを提案する。 当社のアプローチでは,産業環境でのドローン技術に適したエージェントフレームワークであるAeroAgent内で,LMM(Large Multimodal Models)のパワーを活用する。 ロボットシステムとのシームレスな統合を容易にするため,ロボットオペレーティングシステム(ROS)にLMMベースのエージェントを接続する疎結合フレームワークであるROSchainを導入する。 本研究では,Airgenおよび実世界のケーススタディ,特に個別の捜索救助活動におけるシミュレーション実験を含む広範な実証研究の成果を報告する。 その結果,既存のDeep Reinforcement Learning(DRL)ベースのエージェントと比較して,AeroAgentの優れた性能を示し,複雑な実世界のシナリオにおいて,具体化されたLMMの利点を強調した。

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