論文の概要: Multi-Scenario Reasoning: Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20429v2
- Date: Thu, 02 Jan 2025 21:52:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-06 15:09:21.121808
- Title: Multi-Scenario Reasoning: Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding
- Title（参考訳）: マルチシナリオ推論:マルチモーダル理解のためのヒューマノイドロボットにおける認知自律性の解き放つ
- Authors: Libo Wang,
- Abstract要約: 本研究では,この分野でのマルチモーダル理解の技術的欠点を解決するために,多シナリオ推論アーキテクチャを提案する。
この結果は、マルチモーダルデータにおけるこのアーキテクチャの実現可能性を示している。
それは、シナリオを変える際に、ヒューマノイドロボットの自己学習と自律行動の将来の発展を物語っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.586907225774023
- License:
- Abstract: To improve the cognitive autonomy of humanoid robots, this research proposes a multi-scenario reasoning architecture to solve the technical shortcomings of multi-modal understanding in this field. It draws on simulation based experimental design that adopts multi-modal synthesis (visual, auditory, tactile) and builds a simulator "Maha" to perform the experiment. The findings demonstrate the feasibility of this architecture in multimodal data. It provides reference experience for the exploration of cross-modal interaction strategies for humanoid robots in dynamic environments. In addition, multi-scenario reasoning simulates the high-level reasoning mechanism of the human brain to humanoid robots at the cognitive level. This new concept promotes cross-scenario practical task transfer and semantic-driven action planning. It heralds the future development of self-learning and autonomous behavior of humanoid robots in changing scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,ヒューマノイドロボットの認知的自律性を改善するために,この分野でのマルチモーダル理解の技術的欠点を解決するための多シナリオ推論アーキテクチャを提案する。
マルチモーダル合成(視覚、聴覚、触覚)を採用したシミュレーションに基づく実験設計に基づいて、実験を行うためのシミュレータ「マハ」を構築する。
この結果は、マルチモーダルデータにおけるこのアーキテクチャの実現可能性を示している。
動的環境におけるヒューマノイドロボットのクロスモーダルインタラクション戦略の探索のための参照体験を提供する。
さらに、マルチシナリオ推論は認知レベルで人間の脳からヒューマノイドロボットへの高いレベルの推論機構をシミュレートする。
この新しい概念は、クロスシナリオの実践的タスク転送と意味駆動型アクションプランニングを促進する。
それは、シナリオを変える際に、ヒューマノイドロボットの自己学習と自律行動の将来の発展を物語っている。
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