論文の概要: ODYSSEY: Open-World Quadrupeds Exploration and Manipulation for Long-Horizon Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08240v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 17:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.251675
• Title: ODYSSEY: Open-World Quadrupeds Exploration and Manipulation for Long-Horizon Tasks
• Title（参考訳）: ODYSSEY:長期タスクのためのオープンワールド四足歩行探索と操作
• Authors: Kaijun Wang, Liqin Lu, Mingyu Liu, Jianuo Jiang, Zeju Li, Bolin Zhang, Wancai Zheng, Xinyi Yu, Hao Chen, Chunhua Shen,
• Abstract要約: ODYSSEYは、マニピュレータを備えたアジャイル四足ロボットのための統合モバイル操作フレームワークである。 言語条件付きタスクにおける自我中心的認識の課題に対処するために,視覚言語モデルを用いた階層型プランナを導入する。 コントロールレベルでは、新しい全身政策は、挑戦的な地形をまたいだ堅牢な協調を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.676862567167625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language-guided long-horizon mobile manipulation has long been a grand challenge in embodied semantic reasoning, generalizable manipulation, and adaptive locomotion. Three fundamental limitations hinder progress: First, although large language models have improved spatial reasoning and task planning through semantic priors, existing implementations remain confined to tabletop scenarios, failing to address the constrained perception and limited actuation ranges of mobile platforms. Second, current manipulation strategies exhibit insufficient generalization when confronted with the diverse object configurations encountered in open-world environments. Third, while crucial for practical deployment, the dual requirement of maintaining high platform maneuverability alongside precise end-effector control in unstructured settings remains understudied. In this work, we present ODYSSEY, a unified mobile manipulation framework for agile quadruped robots equipped with manipulators, which seamlessly integrates high-level task planning with low-level whole-body control. To address the challenge of egocentric perception in language-conditioned tasks, we introduce a hierarchical planner powered by a vision-language model, enabling long-horizon instruction decomposition and precise action execution. At the control level, our novel whole-body policy achieves robust coordination across challenging terrains. We further present the first benchmark for long-horizon mobile manipulation, evaluating diverse indoor and outdoor scenarios. Through successful sim-to-real transfer, we demonstrate the system's generalization and robustness in real-world deployments, underscoring the practicality of legged manipulators in unstructured environments. Our work advances the feasibility of generalized robotic assistants capable of complex, dynamic tasks. Our project page: https://kaijwang.github.io/odyssey.github.io/
• Abstract（参考訳）: 言語誘導型長距離移動操作は、意味論的推論、一般化可能な操作、適応的な移動において長年大きな課題であった。 第一に、大きな言語モデルは、セマンティックプリエンスを通じて空間推論とタスク計画を改善してきたが、既存の実装はテーブルトップシナリオに限られており、モバイルプラットフォームの制限された認識と限られたアクティベーション範囲に対処できなかった。 第2に、現在の操作戦略は、オープンワールド環境で遭遇する多様なオブジェクト構成に直面すると、不十分な一般化を示す。 第3に、実際の配備には不可欠であるが、非構造化環境での正確なエンドエフェクタ制御と高プラットフォーム操作性を維持するという2つの要件が検討されている。 本研究では,マニピュレータを備えたアジャイル四足ロボットのための統合移動操作フレームワークODYSSEYについて述べる。 言語条件付きタスクにおける自我中心的認識の課題に対処するために,視覚モデルを用いた階層型プランナを導入する。 コントロールレベルでは、新しい全身政策は、挑戦的な地形をまたいだ堅牢な協調を実現する。 さらに,室内および屋外の多様なシナリオを評価する,長距離移動操作のための最初のベンチマークを提示する。 実世界展開におけるシステム一般化とロバスト性を実証し,非構造環境における脚型マニピュレータの実用性を実証した。 我々の研究は、複雑でダイナミックなタスクが可能な一般化されたロボットアシスタントの実現性を向上させる。 プロジェクトページ:https://kaijwang.github.io/odyssey.github.io/

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