具現化エージェント/四足ロボット2026/6/1arXiv:2606.13049

Y-BotFrame: 四足ロボットアシスタントのための拡張可能な具現化エージェントフレームワーク

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

四足ロボットを音声・視覚・LiDARによるマルチモーダル認識と大規模言語モデルを組み合わせた知的アシスタントに変える、拡張可能なフレームワークを提案した。自然言語の指示を実行可能なタスクに変換し、リモコン不要の対話を実現する。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 四足歩行ロボットを知的アシスタント化する拡張可能なembodied platform「Y-BotFrame」の提案。 - speech・vision・LiDARのmultimodal perceptionを統合。 - large language modelを認知コアとして環境理解・文脈推論・タスク計画を担う。 - 自然言語指示を実行可能なembodied task unitに変換。 - 音声コマンドと視覚フィードバックで遠隔操作不要のhuman-robot collaborationを実現。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 四足ロボットは複雑地形を高柔軟に移動できるが、従来は遠隔操作や個別機能に留まりがち。 - 本提案はnavigation control・環境知覚・知的対話モジュールを統合し、実世界配備向けの基盤を提供。 - 新機能モジュールのplug-and-play統合やmodular upgrades・反復開発を可能にする高い拡張性が特徴。 - 汎用・指示駆動型embodied agentの実世界展開のreference implementationを提示。

3. 技術・手法の肝は？

- large language modelをcognitive coreとして用い、環境理解・contextual reasoning・task planningを実行。 - speech・vision・LiDARのmultimodal perceptionを統合し、自然言語指示をembodied task unitへマッピング。 - 音声コマンドと視覚フィードバックによる自然なinteractionを実現。 - 拡張可能なframeworkにより新機能モジュールのplug-and-play統合とmodular upgradesをサポート。

4. どうやって有効だと検証した？

- 要旨からは不明。 - 補足videoが https://xdei-group.github.io/Y-BotFrame/ で公開されている。

5. 議論はある？

- 要旨からは不明。 - 実世界配備に向けたreference implementationとしての位置づけが述べられている。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 同分野の定番としてembodied AI、large language modelによるtask planning、multimodal perception、quadruped robot navigationの関連研究が挙げられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

分類: cs.RO

原文アブストラクト

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/.

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