Mentee Robotics, cu sediul în Israel, a demonstrat un flux de lucru logistic: doi umanoizi MenteeBot V3 lucrează autonom pentru a selecta și plasa containerele. Un sistem Modular Agent este preferat deoarece favorizează robustețea reală și nevoile mai mici de calcul față de modelul VLA End-to-End. Arhitectura sa este compusă din trei componente: - LLM Planner: Convertește instrucțiunile în cod executabil Robotic API Language pentru decompunerea fiabilă a sarcinilor și gestionarea erorilor. - Stiva de Percepție: Folosește modele pre-antrenate (NeRF/3DGS, viziune distilată) pentru înțelegerea scenei și navigare. - Politici de control: Modelele de Învățare prin Întărire (RL), antrenate la scară largă prin Sim2Real, generează comenzi motorii, permițând manipularea mobilă cu mare precizie. Esențial, robotul învață sarcini noi dintr-o singură demonstrație în câteva ore. Urmărirea obiectelor folosește geometria 3D (STL/URDF) urmărită în videoclip pentru a defini funcția de recompensă RL. Instruirea este optimizată folosind "Învățarea Automată a Curriculumului", care ajustează autonom dificultatea sarcinii în funcție de performanța roboților, eliminând ingineria manuală. Toate calculele rulează la bord.

Specificații hardware MenteeBot V3