論文の概要: MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08725v2
- Date: Fri, 11 Oct 2024 09:41:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 22:17:54.817145
- Title: MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility
- Title（参考訳）: MetaUrban: 都市マイクロモビリティのための体操AIシミュレーションプラットフォーム
- Authors: Wayne Wu, Honglin He, Jack He, Yiran Wang, Chenda Duan, Zhizheng Liu, Quanyi Li, Bolei Zhou,
- Abstract要約: 最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。
公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。
本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.0930915607703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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 robot dogs and humanoids have recently emerged in the street. Micromobility enabled by AI for short-distance travel in public urban spaces plays a crucial component in the future transportation system. Ensuring the generalizability and safety of AI models maneuvering mobile machines is essential. In this work, we present MetaUrban, a compositional simulation platform for the AI-driven urban micromobility research. 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 urban micromobility research and establish various baselines of Reinforcement Learning and Imitation Learning. We conduct extensive evaluation across mobile machines, demonstrating that heterogeneous mechanical structures significantly influence the learning and execution of AI policies. We perform a thorough ablation study, showing 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 research opportunities and foster safe and trustworthy embodied AI and micromobility in cities. The code and dataset will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 街並みや広場のような公共の都市空間は、住民に役立ち、活気のある変化に社会生活を適応させる。
最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。
フードデリバリーロボットと電動車椅子は歩道を歩行者と共有し始めている。
公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。
モバイルデバイスを操作するAIモデルの一般化性と安全性の確保が不可欠である。
本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
MetaUrbanは、多数の地上計画、オブジェクト配置、歩行者、脆弱な道路利用者、その他の移動エージェントの外観とダイナミクスをカバーし、構成要素から無限に多くのインタラクティブな都市シーンを構築することができる。
本稿では,MetaUrbanを用いた都市マイクロモビリティ研究の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様々な基盤を確立する。
我々は,多種多様な機械構造がAI政策の学習と実行に大きな影響を及ぼすことを示した。
我々は,シミュレーション環境の組成特性が,訓練された移動体エージェントの一般化性と安全性を大幅に向上させることを示す,徹底的なアブレーション研究を行った。
MetaUrbanは、研究機会を提供し、都市で安全で信頼性の高いAIとマイクロモビリティを育むために、一般公開される。
コードとデータセットが公開される。
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