Израильская компания Mentee Robotics продемонстрировала логистический рабочий процесс: два гуманоидных робота MenteeBot V3 работают автономно, чтобы поднимать и размещать контейнеры. Предпочтение отдается Модульной Агентной Системе, так как она обеспечивает надежность в реальном мире и меньшие вычислительные потребности по сравнению с моделью End-to-End VLA. Ее архитектура состоит из трех компонентов: - LLM Планировщик: Преобразует инструкции в исполняемый код Robotic API Language для надежной декомпозиции задач и обработки ошибок. - Стек восприятия: Использует предварительно обученные модели (NeRF/3DGS, дистиллированное зрение) для понимания сцены и навигации. - Политики управления: Модели Обучения с Подкреплением (RL), обученные в масштабе через Sim2Real, генерируют команды для моторов, позволяя высокоточное мобильное манипулирование. Критически важно, что робот изучает новые задачи с одной демонстрации за несколько часов. Отслеживание объектов использует 3D геометрию (STL/URDF), отслеживаемую на видео, для определения функции вознаграждения RL. Обучение оптимизируется с помощью 'Автоматического Обучения Учебной Программы', которое автономно настраивает сложность задач в зависимости от производительности робота, устраняя необходимость в ручной инженерии. Все вычисления выполняются на борту.

Аппаратные характеристики MenteeBot V3