論文の概要: Cybo-Waiter: A Physical Agentic Framework for Humanoid Whole-Body Locomotion-Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10675v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 11:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.678616
• Title: Cybo-Waiter: A Physical Agentic Framework for Humanoid Whole-Body Locomotion-Manipulation
• Title（参考訳）: Cybo-Waiter:Humanoid Whole-Body Locomotion-Manipulationのための物理エージェントフレームワーク
• Authors: Peng Ren, Haoyang Ge, Chuan Qi, Cong Huang, Hong Li, Jiang Zhao, Pei Chi, Kai Chen,
• Abstract要約: 移動と操作は、姿勢、到達可能性、バランスによって密結合しているため、ヒューマノイドにとって長い地平線実行は困難である。 提案するヒューマノイドエージェントフレームワークは,VLM計画を検証可能なタスクプログラムに変換し,マルチオブジェクト3D監視でループをクローズする。 テーブルトップ操作と長軸ヒューマノイドロコ操作による実験は、複数物体の接地、時間的安定性、リカバリ駆動のリプランニングによるロバスト性の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.648223907591849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots are increasingly expected to execute open ended natural language requests in human environments, which demands reliable long horizon execution under partial observability. This is especially challenging for humanoids because locomotion and manipulation are tightly coupled through stance, reachability, and balance. We present a humanoid agent framework that turns VLM plans into verifiable task programs and closes the loop with multi object 3D geometric supervision. A VLM planner compiles each instruction into a typed JSON sequence of subtasks with explicit predicate based preconditions and success conditions. Using SAM3 and RGB-D, we ground all task relevant entities in 3D, estimate object centroids and extents, and evaluate predicates over stable frames to obtain condition level diagnostics. The supervisor uses these diagnostics to verify subtask completion and to provide condition-level feedback for progression and replanning. We execute each subtask by coordinating humanoid locomotion and whole-body manipulation, selecting feasible motion primitives under reachability and balance constraints. Experiments on tabletop manipulation and long horizon humanoid loco manipulation tasks show improved robustness from multi object grounding, temporal stability, and recovery driven replanning.
• Abstract（参考訳）: ロボットは人間の環境でオープンエンドの自然言語要求を実行することがますます期待されている。 運動と操作は姿勢、到達性、バランスによって強く結合されているため、これはヒューマノイドにとって特に困難である。 本稿では,VLM計画が検証可能なタスクプログラムに変換され,マルチオブジェクト3D幾何監視でループを閉じるヒューマノイドエージェントフレームワークを提案する。 VLMプランナーは、各命令を明示的な述語に基づく前提条件と成功条件でサブタスクの型付きJSONシーケンスにコンパイルする。 SAM3 と RGB-D を用いて,全てのタスク関連エンティティを 3 次元にグルーピングし,対象のセントロイドと範囲を推定し,安定したフレーム上での述語を評価し,条件レベルの診断を行う。 管理者はこれらの診断を用いてサブタスクの完了を検証し、進捗と再計画のための条件レベルのフィードバックを提供する。 我々は,人体運動と全身操作を調整し,到達性とバランスの制約の下で実行可能な運動プリミティブを選択することで,各サブタスクを実行する。 テーブルトップ操作と長軸ヒューマノイドロコ操作による実験は、複数物体の接地、時間的安定性、リカバリ駆動のリプランニングによるロバスト性の向上を示す。

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