論文の概要: EmbodiedAgent: A Scalable Hierarchical Approach to Overcome Practical Challenge in Multi-Robot Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10030v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 09:33:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:50:01.591805
• Title: EmbodiedAgent: A Scalable Hierarchical Approach to Overcome Practical Challenge in Multi-Robot Control
• Title（参考訳）: EmbodiedAgent: マルチロボット制御における実践的課題を克服するためのスケーラブルな階層的アプローチ
• Authors: Hanwen Wan, Yifei Chen, Zeyu Wei, Dongrui Li, Zexin Lin, Donghao Wu, Jiu Cheng, Yuxiang Zhang, Xiaoqiang Ji,
• Abstract要約: EmbodiedAgentは異種マルチロボット制御のための階層的なフレームワークである。 提案手法は,次アクション予測パラダイムと構造化メモリシステムを統合し,タスクを実行可能なロボットスキルに分解する。 100のシナリオにまたがる18,000以上のアノテートされたプランニングインスタンスのデータセットであるMultiPlan+を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.163413782205929
• License:
• Abstract: This paper introduces EmbodiedAgent, a hierarchical framework for heterogeneous multi-robot control. EmbodiedAgent addresses critical limitations of hallucination in impractical tasks. Our approach integrates a next-action prediction paradigm with a structured memory system to decompose tasks into executable robot skills while dynamically validating actions against environmental constraints. We present MultiPlan+, a dataset of more than 18,000 annotated planning instances spanning 100 scenarios, including a subset of impractical cases to mitigate hallucination. To evaluate performance, we propose the Robot Planning Assessment Schema (RPAS), combining automated metrics with LLM-aided expert grading. Experiments demonstrate EmbodiedAgent's superiority over state-of-the-art models, achieving 71.85% RPAS score. Real-world validation in an office service task highlights its ability to coordinate heterogeneous robots for long-horizon objectives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異種マルチロボット制御のための階層的フレームワークであるEmbodiedAgentを紹介する。 EmbodiedAgentは、非現実的なタスクにおける幻覚の重要な限界に対処する。 本手法は,環境制約に対する動作を動的に検証しながら,タスクを実行可能なロボットスキルに分解する構造記憶システムと,次の動作予測パラダイムを統合する。 100のシナリオにまたがる18,000以上のアノテートされたプランニングインスタンスのデータセットであるMultiPlan+について述べる。 性能評価のために,自動メトリクスとLPM支援エキスパートグレーディングを組み合わせたRPAS(Robot Planning Assessment Schema)を提案する。 実験では、EmbodiedAgentの最先端モデルに対する優位性を示し、71.85%のRPASスコアを達成した。 オフィスサービスタスクにおける実世界の検証は、長期的目的のために異種ロボットを協調する能力を強調している。

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