RoboNeuron: 身体性AIにおけるエージェント駆動オーケストレーションのためのミドルレイヤー基盤
arXiv cs.RO / 2026/4/2
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要点
- RoboNeuronは、LLMエージェントをModel Context Protocol（MCP）でロボットミドルウェア（例：ROS2）に接続するためのミドルレイヤーのミドルウェアとして提案され、エージェントのツールAPIとロボットのインターフェース間の不一致に対処する。
- ROSのスキーマからエージェントが呼び出せるツールを自動的に導出し、ロボットへの直接コマンドとモジュール的な合成の両方を支える統一された実行抽象を可能にする。
- このアプローチは、安定した推論境界を維持するよう設計されており、VLAバックエンド、サービングスタック、あるいは実行時／加速プリセットの変更をシステム全体での再統合や配線のやり直しなしにローカライズできる。
- 論文では、シミュレーションと実機の両方で評価を行い、複数のロボット制御タスク（ベース制御、アーム動作、VLAベースの把持）において、モジュール的なオーケストレーションの改善が示される。
- 完全な実装はGitHubで公開されており、身体性AIの導入における「エージェントからロボットへの統合」コンポーネントの再利用性を高めることを目指している。
