CognitiveOS: Large Multimodal Model based System to Endow Any Type of Robot with Generative AI

📄 arXiv: 2401.16205v2 📥 PDF

作者: Artem Lykov, Mikhail Konenkov, Koffivi Fidèle Gbagbe, Mikhail Litvinov, Denis Davletshin, Aleksey Fedoseev, Miguel Altamirano Cabrera, Robinroy Peter, Dzmitry Tsetserukou

分类: cs.RO

发布日期: 2024-01-29 (更新: 2024-03-19)

备注: The paper is submitted to the IEEE conference

💡 一句话要点

提出CognitiveOS以赋能多种机器人实现生成式AI

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 认知机器人 多智能体系统 模块化设计 变换器架构 生成式AI 任务理解 适应性 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有的认知机器人系统通常缺乏灵活性和可扩展性，难以适应多样化的任务需求。
  2. CognitiveOS通过模块化设计和多智能体系统架构，提供了一种灵活的解决方案，使机器人能够高效处理复杂任务。
  3. 实验结果显示，CognitiveOS在任务理解和适应性方面表现优异，推理能力显著超越了现有的基线模型。

📝 摘要（中文）

本文介绍了CognitiveOS，这是首个为认知机器人设计的操作系统，能够在多种机器人平台上运行。CognitiveOS采用多智能体系统结构，基于变换器架构构建模块，通过内部独白格式进行通信。这些模块共同使机器人能够处理复杂的现实任务。论文详细描述了系统的操作原理及其九个独特模块。模块化设计使系统在适应性和可扩展性上优于传统的端到端方法，模块可以根据任务需求进行配置、修改或停用，同时可以无缝集成新模块。实验结果表明，该系统在多种任务、机器人平台和模块配置下展现出先进的任务理解和适应能力，具有实际应用潜力。此外，在推理能力方面，其表现超越了CognitiveDog（提升15%）和RT2（提升31%），达到了77%的最高准确率。我们提供了代码库和数据集以便复现CognitiveOS。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有认知机器人系统在适应性和可扩展性方面的不足，传统方法往往难以满足多样化的任务需求。

核心思路：CognitiveOS采用模块化设计，基于变换器架构构建多个功能模块，通过内部独白格式实现高效通信，从而使机器人能够灵活应对复杂任务。

技术框架：CognitiveOS的整体架构由九个独特模块组成，这些模块可以根据任务需求进行配置、修改或停用，支持无缝集成新模块，形成一个多智能体系统。

关键创新：CognitiveOS的最大创新在于其模块化设计和多智能体系统架构，使得系统在适应性和可扩展性上显著优于传统的端到端方法。

关键设计：系统的关键设计包括模块的可配置性、可修改性和可停用性，确保在不同任务下的灵活性，同时采用变换器架构以提升任务理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CognitiveOS在推理能力方面的实验结果显示，其准确率达到了77%，超越了CognitiveDog（提升15%）和RT2（提升31%），展示了其在复杂任务处理中的优越性能。

🎯 应用场景

CognitiveOS的潜在应用领域包括智能家居、工业自动化、服务机器人等。其模块化设计和灵活性使得开发者能够快速构建和部署认知机器人系统，降低了研发成本，推动了认知机器人技术的普及与应用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces CognitiveOS, the first operating system designed for cognitive robots capable of functioning across diverse robotic platforms. CognitiveOS is structured as a multi-agent system comprising modules built upon a transformer architecture, facilitating communication through an internal monologue format. These modules collectively empower the robot to tackle intricate real-world tasks. The paper delineates the operational principles of the system along with descriptions of its nine distinct modules. The modular design endows the system with distinctive advantages over traditional end-to-end methodologies, notably in terms of adaptability and scalability. The system's modules are configurable, modifiable, or deactivatable depending on the task requirements, while new modules can be seamlessly integrated. This system serves as a foundational resource for researchers and developers in the cognitive robotics domain, alleviating the burden of constructing a cognitive robot system from scratch. Experimental findings demonstrate the system's advanced task comprehension and adaptability across varied tasks, robotic platforms, and module configurations, underscoring its potential for real-world applications. Moreover, in the category of Reasoning it outperformed CognitiveDog (by 15%) and RT2 (by 31%), achieving the highest to date rate of 77%. We provide a code repository and dataset for the replication of CognitiveOS: link will be provided in camera-ready submission.