論文の概要: VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05973v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 07:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 14:01:04.769207
• Title: VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models
• Title（参考訳）: VoxPoser: 言語モデルを用いたロボット操作のための構成可能な3次元値マップ
• Authors: Wenlong Huang, Chen Wang, Ruohan Zhang, Yunzhu Li, Jiajun Wu, Li Fei-Fei
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ロボット操作のために抽出できる豊富な行動可能な知識を持っていることが示されている。 我々は,オープンな命令セットとオープンなオブジェクトセットが与えられた様々な操作タスクに対して,ロボット軌道を合成することを目指している。 本研究では,シミュレーション環境と実ロボット環境の両方において提案手法を大規模に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.37020287471798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are shown to possess a wealth of actionable knowledge that can be extracted for robot manipulation in the form of reasoning and planning. Despite the progress, most still rely on pre-defined motion primitives to carry out the physical interactions with the environment, which remains a major bottleneck. In this work, we aim to synthesize robot trajectories, i.e., a dense sequence of 6-DoF end-effector waypoints, for a large variety of manipulation tasks given an open-set of instructions and an open-set of objects. We achieve this by first observing that LLMs excel at inferring affordances and constraints given a free-form language instruction. More importantly, by leveraging their code-writing capabilities, they can interact with a visual-language model (VLM) to compose 3D value maps to ground the knowledge into the observation space of the agent. The composed value maps are then used in a model-based planning framework to zero-shot synthesize closed-loop robot trajectories with robustness to dynamic perturbations. We further demonstrate how the proposed framework can benefit from online experiences by efficiently learning a dynamics model for scenes that involve contact-rich interactions. We present a large-scale study of the proposed method in both simulated and real-robot environments, showcasing the ability to perform a large variety of everyday manipulation tasks specified in free-form natural language. Project website: https://voxposer.github.io
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、推論と計画という形でロボット操作のために抽出できる豊富な行動可能な知識を持っていることが示されている。 進歩にもかかわらず、ほとんどの場合、環境との物理的相互作用を実行するために事前に定義された運動プリミティブに依存している。 本研究では,ロボットの軌跡,すなわち6自由度エンドエフェクタ・ウェイポイントの密集したシーケンスを,命令のオープンセットとオブジェクトのオープンセットを与えられた多種多様な操作タスクで合成することを目的とする。 まず,LLMが自由形式の言語命令を与えられた可読性や制約を推定できることを観察する。 さらに重要なのは、コード記述機能を活用することで、視覚言語モデル(VLM)と対話して3D値マップを作成し、エージェントの観察空間に知識を基盤とすることが可能になる。 合成された値マップはモデルベースの計画フレームワークで使われ、動的摂動に対して頑健な閉ループロボットの軌跡を合成する。 さらに,コンタクトリッチなインタラクションを含むシーンのダイナミックスモデルを効率的に学習することで,提案フレームワークがオンラインエクスペリエンスのメリットを享受できることを示す。 本研究では, 実ロボット環境とシミュレーション環境の両方において, 提案手法を大規模に検討し, 自由形自然言語で特定された日常的タスクを多種多様に行う能力を示す。 プロジェクトウェブサイト: https://voxposer.github.io

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