論文の概要: Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13049v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 08:33:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.674349
• Title: Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants
• Title（参考訳）: Y-BotFrame:四足歩行ロボットアシスタントのための拡張型エンボディードエージェントフレームワーク
• Authors: Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang,
• Abstract要約: 我々は、ロボットをインテリジェントな地上アシスタントに変える、具体化されたプラットフォームであるY-BotFrameを紹介した。 Y-BotFrameは、音声、ビジョン、LiDARを含むマルチモーダル認識機能を統合する。 このシステムは,ユーザの自然言語命令をロボットが実行可能な実施可能なタスク単位にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.736536092445483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quadruped robots are capable of traversing a wide range of complex terrains with high flexibility. As highly mobile ground-based intelligent platforms, they can be equipped with modules for navigation control, environmental perception, and intelligent interaction, thereby serving as real-world mobile deployment platforms for various algorithms. In this paper, we introduce Y-BotFrame, an extensible embodied platform that turns a robot into an intelligent ground assistant. Y-BotFrame integrates multimodal perception capabilities, including speech, vision, and LiDAR, and employs a large language model as the cognitive core for environmental understanding, contextual reasoning, and task planning. The system maps user natural-language instructions into executable embodied task units that can be carried out by the robot. Y-BotFrame supports natural interaction through voice commands and visual feedback, removing the need for a remote controller and enabling efficient human-robot collaboration. With a highly extensible framework, Y-BotFrame supports plug-and-play integration of new functional modules as well as modular upgrades and iterative development, offering a reference implementation for the real-world deployment of general-purpose, instruction-driven embodied agents.The supplementary video is available at https://xdei-group.github.io/Y-BotFrame/.
• Abstract（参考訳）: 四足歩行ロボットは、幅広い複雑な地形を高い柔軟性で横断することができる。 高度に移動可能な地上ベースのインテリジェントプラットフォームとして、ナビゲーションコントロール、環境認識、インテリジェントなインタラクションのためのモジュールを備え、様々なアルゴリズムのための現実のモバイルデプロイメントプラットフォームとして機能する。 本稿では,ロボットをインテリジェントグラウンドアシスタントにする拡張可能なエンボディプラットフォームであるY-BotFrameを紹介する。 Y-BotFrameは、音声、視覚、LiDARを含むマルチモーダル認識機能を統合し、環境理解、文脈推論、タスク計画のための認知コアとして、大きな言語モデルを採用している。 このシステムは,ユーザの自然言語命令をロボットが実行可能な実施可能なタスク単位にマッピングする。 Y-BotFrameは音声コマンドと視覚フィードバックによる自然なインタラクションをサポートし、リモートコントローラの必要性を排除し、効率的な人間とロボットのコラボレーションを可能にする。 高度に拡張可能なフレームワークにより、Y-BotFrameは、新しい機能モジュールのプラグインとプレイの統合、モジュールのアップグレードと反復開発をサポートし、汎用的な命令駆動型エンボディエージェントの実際のデプロイのためのリファレンス実装を提供する。補足ビデオはhttps://xdei-group.github.io/Y-BotFrame/.com/で公開されている。

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