論文の概要: A Persistent Spatial Semantic Representation for High-level Natural Language Instruction Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05612v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 17:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:23:38.301351
• Title: A Persistent Spatial Semantic Representation for High-level Natural Language Instruction Execution
• Title（参考訳）: 高水準自然言語命令実行のための持続的空間意味表現
• Authors: Valts Blukis, Chris Paxton, Dieter Fox, Animesh Garg, Yoav Artzi
• Abstract要約: 本稿では,言語行動とロボット行動のギャップを埋めるために,永続的な空間意味表現法を提案する。 一般的なステップバイステップ命令を完全に回避しながら、ALFREDベンチマークに対する我々のアプローチを評価し、最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.385344986265714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language provides an accessible and expressive interface to specify long-term tasks for robotic agents. However, non-experts are likely to specify such tasks with high-level instructions, which abstract over specific robot actions through several layers of abstraction. We propose that key to bridging this gap between language and robot actions over long execution horizons are persistent representations. We propose a persistent spatial semantic representation method, and show how it enables building an agent that performs hierarchical reasoning to effectively execute long-term tasks. We evaluate our approach on the ALFRED benchmark and achieve state-of-the-art results, despite completely avoiding the commonly used step-by-step instructions.
• Abstract（参考訳）: 自然言語はロボットエージェントの長期的なタスクを特定するために、アクセス可能で表現可能なインターフェースを提供する。 しかし、非専門家は、いくつかの抽象レイヤを通じて特定のロボットアクションを抽象化するハイレベルな命令でそのようなタスクを指定する可能性が高い。 長い実行地平線で言語とロボットの動作を橋渡しするための鍵となるのは永続的な表現である。 永続的空間意味表現法を提案し、階層的推論を行い長期タスクを効果的に実行するエージェントの構築を可能にする方法を示す。 一般的なステップバイステップ命令を完全に回避しながら,ALFREDベンチマークに対するアプローチを評価した。

関連論文リスト

• Embodied Instruction Following in Unknown Environments [66.60163202450954]
  未知環境における複雑なタスクに対するEIF(Embodied instruction following)法を提案する。 我々は,ハイレベルなタスクプランナと低レベルな探索コントローラを含む,階層的な具体化命令に従うフレームワークを構築した。 タスクプランナに対しては、タスク完了プロセスと既知の視覚的手がかりに基づいて、人間の目標達成のための実行可能なステップバイステッププランを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:55:40Z)
• Interpretable Robotic Manipulation from Language [11.207620790833271]
  本稿では,操作タスクに特化して設計された,Ex-PERACTという説明可能な行動クローニングエージェントを紹介する。 トップレベルでは、モデルは個別のスキルコードを学ぶことを任務とし、下位レベルでは、ポリシーネットワークは問題をボクセル化されたグリッドに変換し、離散化されたアクションをボクセルグリッドにマップする。 提案手法は,RLBenchベンチマークを用いた8つの操作課題にまたがって評価し,Ex-PERACTが競合する政策性能を達成するだけでなく,複雑な環境下でのヒューマンインストラクションとマシン実行のギャップを効果的に橋渡しすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T11:02:21Z)
• Learning with Language-Guided State Abstractions [58.199148890064826]
  高次元観測空間における一般化可能なポリシー学習は、よく設計された状態表現によって促進される。 我々の手法であるLGAは、自然言語の監視と言語モデルからの背景知識を組み合わせて、目に見えないタスクに適した状態表現を自動構築する。 シミュレーションされたロボットタスクの実験では、LGAは人間によって設計されたものと同様の状態抽象化をもたらすが、そのほんの少しの時間で得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T23:57:04Z)
• ThinkBot: Embodied Instruction Following with Thought Chain Reasoning [66.09880459084901]
  EIF(Embodied Instruction following)は、複雑な環境下でオブジェクトを相互作用させることで、エージェントが人間の指示を完了させる。 我々は,人間の指導における思考連鎖を原因とした思考ボットを提案し,その不足した行動記述を復元する。 私たちのThinkBotは、成功率と実行効率の両面で、最先端のEIFメソッドよりも大きなマージンで優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T08:30:09Z)
• CARTIER: Cartographic lAnguage Reasoning Targeted at Instruction Execution for Robots [9.393951367344894]
  本研究は、空間計画とナビゲーションのための自然言語インタフェースの交わりにおける問題に対処する大規模言語モデルの能力について考察する。 我々は、ロボット工学で一般的に見られる従来の明示的な手続き的指示よりも、自然な会話に近い複雑な指示に従うことに重点を置いている。 我々は3DシミュレータAI2Thorを利用して、大規模な家庭用クエリシナリオを作成し、40のオブジェクトタイプに対して複雑な言語クエリを追加することで拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T19:09:37Z)
• ProgPrompt: Generating Situated Robot Task Plans using Large Language Models [68.57918965060787]
  大規模言語モデル(LLM)は、タスク計画中の潜在的な次のアクションを評価するために使用することができる。 本稿では, プログラム型LCMプロンプト構造を用いて, 配置環境間での計画生成機能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T20:29:49Z)
• Skill Induction and Planning with Latent Language [94.55783888325165]
  我々は、ゴールがハイレベルなサブタスク記述のシーケンスを生成するアクションシーケンスの生成モデルを定式化する。 本稿では、このモデルを、主に注釈のないデモを用いて、名前付きハイレベルなサブタスクのシーケンスに解析する方法について述べる。 訓練されたモデルでは、自然言語コマンドの空間はスキルのライブラリを索引付けする;エージェントはこれらのスキルを使って、新しい目標に適した高いレベルの命令シーケンスを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T15:36:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。