論文の概要: LEMMA: Learning Language-Conditioned Multi-Robot Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00937v2
- Date: Sun, 17 Sep 2023 00:53:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 23:00:13.565709
- Title: LEMMA: Learning Language-Conditioned Multi-Robot Manipulation
- Title(参考訳): LEMMA: 言語を学習するマルチロボットマニピュレーション
- Authors: Ran Gong, Xiaofeng Gao, Qiaozi Gao, Suhaila Shakiah, Govind Thattai,
Gaurav S. Sukhatme
- Abstract要約: LanguagE-Conditioned Multi-robot Manipulation (LEMMA)
LeMMAは、手続き的に生成されるタスクが8種類あり、複雑さは様々である。
それぞれのタスクに対して,800の専門的なデモンストレーションと,トレーニングと評価のためのヒューマンインストラクションを提供します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.75163634731677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Complex manipulation tasks often require robots with complementary
capabilities to collaborate. We introduce a benchmark for LanguagE-Conditioned
Multi-robot MAnipulation (LEMMA) focused on task allocation and long-horizon
object manipulation based on human language instructions in a tabletop setting.
LEMMA features 8 types of procedurally generated tasks with varying degree of
complexity, some of which require the robots to use tools and pass tools to
each other. For each task, we provide 800 expert demonstrations and human
instructions for training and evaluations. LEMMA poses greater challenges
compared to existing benchmarks, as it requires the system to identify each
manipulator's limitations and assign sub-tasks accordingly while also handling
strong temporal dependencies in each task. To address these challenges, we
propose a modular hierarchical planning approach as a baseline. Our results
highlight the potential of LEMMA for developing future language-conditioned
multi-robot systems.
- Abstract(参考訳): 複雑な操作タスクは、しばしば協力するために相補的な能力を持つロボットを必要とする。
本稿では,人間の言語指示に基づくタスク割当と長時間ホリゾンオブジェクト操作に着目した言語条件付きマルチロボット操作(lemma)のベンチマークについて紹介する。
LEMMAには8種類の手続き的に生成されたタスクがあり、その一部には、ロボットがツールを使用して互いにツールを渡す必要がある。
それぞれのタスクに対して,800の専門的なデモンストレーションと,トレーニングと評価のためのヒューマンインストラクションを提供します。
lemmaは、システムが各マニピュレータの制限を特定し、それに従ってサブタスクを割り当てると同時に、各タスクの強い時間依存性も処理する必要があるため、既存のベンチマークと比べて大きな課題となる。
これらの課題に対処するため,モジュール型階層的計画手法をベースラインとして提案する。
本稿は,LEMMAが将来の言語条件付きマルチロボットシステムにもたらす可能性を明らかにする。
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