Mentee Robotics có trụ sở tại Israel đã trình diễn một quy trình logistics: hai robot MenteeBot V3 hoạt động tự động để nhặt và đặt các thùng hàng. Hệ thống Đại lý Modular được ưa chuộng vì nó ưu tiên tính bền vững trong thế giới thực và nhu cầu tính toán thấp hơn so với mô hình VLA Từ Đầu Đến Cuối. Kiến trúc của nó bao gồm ba thành phần: - LLM Planner: Chuyển đổi hướng dẫn thành mã ngôn ngữ API Robot có thể thực thi để phân tách nhiệm vụ đáng tin cậy và xử lý lỗi. - Perception Stack: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước (NeRF/3DGS, tầm nhìn tinh chế) để hiểu cảnh và điều hướng. - Chính sách Điều khiển: Các mô hình Học Tăng cường (RL), được huấn luyện quy mô qua Sim2Real, tạo ra các lệnh động cơ, cho phép thao tác di động chính xác cao. Điều quan trọng là, robot học các nhiệm vụ mới từ một lần trình diễn trong vài giờ. Theo dõi đối tượng sử dụng hình học 3D (STL/URDF) được theo dõi trong video để xác định hàm thưởng RL. Việc huấn luyện được tối ưu hóa bằng cách sử dụng 'Học Tự Động', tự động điều chỉnh độ khó của nhiệm vụ dựa trên hiệu suất của robot, loại bỏ việc kỹ thuật thủ công. Tất cả các phép tính đều chạy trên bo mạch.

Thông số kỹ thuật phần cứng MenteeBot V3