Cross-Embodiment Robotic Generalization

Motivation

Robotic intelligence leidet derzeit unter begrenzter Übertragbarkeit zwischen verschiedenen Hardwareplattformen, was praktische Einsatzmöglichkeiten erheblich einschränkt. Die Erforschung von Modellen, die erlernte Verhaltensweisen über unterschiedliche Roboterplattformen hinweg übertragen können, etwa von Industriearmen auf humanoide Roboter, ist essenziell für skalierbare und breit einsetzbare robotische Lösungen. Hardware-agnostische Intelligenz könnte die Effizienz und Anpassungsfähigkeit robotischer Systeme grundlegend verändern.

Forschungsrichtung

Unsere Forschung konzentriert sich auf übertragbare Foundation Models, die gemeinsame Repräsentationen nutzen, um Wissen über verschiedene robotische Morphologien hinweg zu generalisieren. Durch den Fokus auf Cross-Embodiment Skalierbarkeit streben wir eine nahtlose Adaption und effizienten Transfer robotischer Verhaltensweisen an, unabhängig von spezifischen Hardwaredesigns. Unsere Forschung zielt darauf ab, grundlegende Prinzipien für universelle robotische Intelligenz zu etablieren.