論文の概要: REFLECT: Summarizing Robot Experiences for Failure Explanation and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15724v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 18:03:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 17:03:37.970243
• Title: REFLECT: Summarizing Robot Experiences for Failure Explanation and Correction
• Title（参考訳）: REFLECT:失敗説明と訂正のためのロボット体験の要約
• Authors: Zeyi Liu, Arpit Bahety, Shuran Song
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト入力に対して強い常識的推論能力を示す。 本稿では,多感覚データをロボットの過去の経験の階層的な要約に変換するフレームワークREFLECTを提案する。 この説明に基づいて、故障修正プランナーは、故障を修正しタスクを完了するためのロボットの実行可能な計画を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.83247798979583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to detect and analyze failed executions automatically is crucial for an explainable and robust robotic system. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong common sense reasoning skills on textual inputs. To leverage the power of LLM for robot failure explanation, we propose a framework REFLECT, which converts multi-sensory data into a hierarchical summary of robot past experiences and queries LLM with a progressive failure explanation algorithm. Conditioned on the explanation, a failure correction planner generates an executable plan for the robot to correct the failure and complete the task. To systematically evaluate the framework, we create the RoboFail dataset and show that our LLM-based framework is able to generate informative failure explanations that assist successful correction planning. Project website: https://roboreflect.github.io/
• Abstract（参考訳）: 故障した実行を自動的に検出し分析する能力は、説明可能で堅牢なロボットシステムにとって不可欠である。 近年,Large Language Models (LLMs) は,テキスト入力に対する強い常識推論技術を示している。 ロボットの故障説明にllmのパワーを活用するために,マルチセンサデータをロボットの過去の経験の階層的要約に変換し,プログレッシブ障害説明アルゴリズムを用いてクエリllmをクエリするフレームワークreflectionを提案する。 この説明に基づいて、故障修正プランナーは、故障を修正しタスクを完了するためのロボットの実行可能な計画を生成する。 フレームワークを体系的に評価するために、RoboFailデータセットを作成し、LLMベースのフレームワークが、修正計画の成功を支援する情報的障害説明を生成することができることを示す。 プロジェクトウェブサイト: https://roboreflect.github.io/

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