論文の概要: Autonomous Embodied Agents: When Robotics Meets Deep Learning Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00935v1
- Date: Fri, 02 May 2025 00:43:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.875016
- Title: Autonomous Embodied Agents: When Robotics Meets Deep Learning Reasoning
- Title（参考訳）: 自律的な体操エージェント:ロボットがディープラーニングの推論に出会ったとき
- Authors: Roberto Bigazzi,
- Abstract要約: この論文は、室内環境におけるエンボディ化剤の完全な生成プロセスに続くものである。
我々は、この分野での今後の研究を促進するために、エンボディードAIと自律エージェントの研究に貢献することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The increase in available computing power and the Deep Learning revolution have allowed the exploration of new topics and frontiers in Artificial Intelligence research. A new field called Embodied Artificial Intelligence, which places at the intersection of Computer Vision, Robotics, and Decision Making, has been gaining importance during the last few years, as it aims to foster the development of smart autonomous robots and their deployment in society. The recent availability of large collections of 3D models for photorealistic robotic simulation has allowed faster and safe training of learning-based agents for millions of frames and a careful evaluation of their behavior before deploying the models on real robotic platforms. These intelligent agents are intended to perform a certain task in a possibly unknown environment. To this end, during the training in simulation, the agents learn to perform continuous interactions with the surroundings, such as gathering information from the environment, encoding and extracting useful cues for the task, and performing actions towards the final goal; where every action of the agent influences the interactions. This dissertation follows the complete creation process of embodied agents for indoor environments, from their concept to their implementation and deployment. We aim to contribute to research in Embodied AI and autonomous agents, in order to foster future work in this field. We present a detailed analysis of the procedure behind implementing an intelligent embodied agent, comprehending a thorough description of the current state-of-the-art in literature, technical explanations of the proposed methods, and accurate experimental studies on relevant robotic tasks.
- Abstract（参考訳）: 利用可能なコンピューティングパワーの増加とディープラーニング革命により、人工知能研究における新たなトピックとフロンティアの探索が可能になった。
コンピュータービジョン、ロボティクス、意思決定の交差点に位置するEmbodied Artificial Intelligenceと呼ばれる新しい分野は、スマート自律ロボットの開発と社会への展開を促進することを目的として、ここ数年で重要になっている。
最近、フォトリアリスティックなロボットシミュレーションのための大量の3Dモデルが利用可能になったことで、学習ベースのエージェントを数百万フレームで高速かつ安全にトレーニングすることができ、実際のロボットプラットフォームにモデルをデプロイする前に、その振る舞いを慎重に評価できるようになった。
これらのインテリジェントエージェントは、おそらく未知の環境で特定のタスクを実行することを意図している。
この目的のために、シミュレーションのトレーニングの間、エージェントは環境から情報を集め、タスクに有用なキューをエンコードして抽出し、最終目標に向けてアクションを実行するなど、環境との継続的な相互作用を学習する。
この論文は、そのコンセプトから実装や展開に至るまで、屋内環境のためのエンボディエージェントの完全な作成プロセスに従っている。
我々は、この分野での今後の研究を促進するために、エンボディードAIと自律エージェントの研究に貢献することを目指している。
本稿では, インテリジェントエンボディエージェントの実装の背景となる手順の詳細な分析, 文献における現状の詳細な説明, 提案手法の技術的説明, 関連するロボット作業に関する正確な実験研究について述べる。
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