体がある知能（Embodied Intelligence）の課題のためのデータ収集にVRロボットゲームを活用する
arXiv cs.RO / 2026/4/21
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要点
- 本論文は、従来のデータ収集インターフェースが高コストで利用しにくいことを課題として、Unityベースのゲーミフィケーション型VRフレームワークで、身体性を伴うインタラクションデータを大規模に収集する方法を提案しています。
- 手続き的なシーン生成、VRによる人型ロボットの制御、タスクの自動評価、軌跡ログを統合し、エンドツーエンドのワークフローとして実装されています。
- ゴミを拾って所定位置に置く（pick-and-place）タスクの試作によりパイプラインを検証し、収集されたデモが状態-行動空間の広い範囲をカバーすることを示しています。
- タスク難易度を上げると運動の強度が高まり、ロボットアームの作業空間への探索範囲が広がることも報告されており、データ多様性を調整できる可能性が示唆されています。
- 総じて、ゲーム指向の仮想環境が、体がある知能に向けたデータ収集の効果的かつ拡張可能な手段になり得ると主張しています。
