論文の概要: SafeGuard ASF: SR Agentic Humanoid Robot System for Autonomous Industrial Safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25353v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 11:58:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.272024
- Title: SafeGuard ASF: SR Agentic Humanoid Robot System for Autonomous Industrial Safety
- Title（参考訳）: SafeGuard ASF:SRエージェントヒューマノイドロボットシステム
- Authors: Thanh Nguyen Canh, Thang Tran Viet, Thanh Tuan Tran, Ben Wei Lim,
- Abstract要約: 産業環境における自律的危険検知のためのヒューマノイドロボットをデプロイする包括的フレームワークであるSafeGuard ASFを提案する。
本システムは、ReActベースのエージェント推論フレームワークであるマルチモーダル認識(RGB-D画像)を統合し、Unitree G1ヒューマノイドプラットフォーム上での移動ポリシーを学習する。
我々は,シミュレーションと実環境の両方において,自律的なパトロール,視覚的知覚による人間の検出,障害物回避能力の実証を行い,システムの有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of unmanned ``dark factories'' operating without human presence demands autonomous safety systems capable of detecting and responding to multiple hazard types. We present SafeGuard ASF (Agentic Security Fleet), a comprehensive framework deploying humanoid robots for autonomous hazard detection in industrial environments. Our system integrates multi-modal perception (RGB-D imaging), a ReAct-based agentic reasoning framework, and learned locomotion policies on the Unitree G1 humanoid platform. We address three critical hazard scenarios: fire and smoke detection, abnormal temperature monitoring in pipelines, and intruder detection in restricted zones. Our perception pipeline achieves 94.2% mAP for fire or smoke detection with 127ms latency. We train multiple locomotion policies, including dance motion tracking and velocity control, using Unitree RL Lab with PPO, demonstrating stable convergence within 80,000 training iterations. We validate our system in both simulation and real-world environments, demonstrating autonomous patrol, human detection with visual perception, and obstacle avoidance capabilities. The proposed ToolOrchestra action framework enables structured decision-making through perception, reasoning, and actuation tools.
- Abstract（参考訳）: 無人の「ダークファクトリー」の興隆は、複数の危険タイプを検出し、対応できる自律型安全システムを必要としている。
我々は,産業環境における自律的危険検知のためのヒューマノイドロボットをデプロイする包括的フレームワークであるSafeGuard ASF(Agentic Security Fleet)を紹介する。
本システムは、ReActベースのエージェント推論フレームワークであるマルチモーダル認識(RGB-D画像)を統合し、Unitree G1ヒューマノイドプラットフォーム上での移動ポリシーを学習する。
本稿では, 火災・煙検知, パイプライン内の異常温度モニタリング, 制限区域における侵入者検出の3つの重要なシナリオに対処する。
我々の知覚パイプラインは117msの遅延で、火災や煙の検出に94.2%のmAPを達成する。
PPOを用いたUnitree RL Labを用いて、ダンスモーショントラッキングやベロシティ制御を含む複数のロコモーションポリシーを訓練し、80,000のトレーニングイテレーションで安定した収束を示す。
我々は,シミュレーションと実環境の両方において,自律的なパトロール,視覚的知覚による人間の検出,障害物回避能力の実証を行い,システムの有効性を検証した。
提案したToolOrchestraアクションフレームワークは、認識、推論、アクティベーションツールを通じて構造化された意思決定を可能にする。
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