論文の概要: WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15962v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 11:35:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 13:33:33.454674
• Title: WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model
• Title（参考訳）: WALL-E:大規模言語モデルを用いたロボットウェイタ負荷リフティング
• Authors: Tianyu Wang, Yifan Li, Haitao Lin, Xiangyang Xue, Yanwei Fu
• Abstract要約: 本稿では,最新のLarge Language Models(LLM)と既存のビジュアルグラウンドとロボットグルーピングシステムを統合する可能性について検討する。 本稿では,この統合の例としてWALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model)を紹介する。 我々は,このLCMを利用したシステムを物理ロボットに展開し,よりユーザフレンドリなインタフェースで指導誘導型把握タスクを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.90127398282209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enabling robots to understand language instructions and react accordingly to visual perception has been a long-standing goal in the robotics research community. Achieving this goal requires cutting-edge advances in natural language processing, computer vision, and robotics engineering. Thus, this paper mainly investigates the potential of integrating the most recent Large Language Models (LLMs) and existing visual grounding and robotic grasping system to enhance the effectiveness of the human-robot interaction. We introduce the WALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model) as an example of this integration. The system utilizes the LLM of ChatGPT to summarize the preference object of the users as a target instruction via the multi-round interactive dialogue. The target instruction is then forwarded to a visual grounding system for object pose and size estimation, following which the robot grasps the object accordingly. We deploy this LLM-empowered system on the physical robot to provide a more user-friendly interface for the instruction-guided grasping task. The further experimental results on various real-world scenarios demonstrated the feasibility and efficacy of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: ロボットによる言語指導の理解と視覚的認識への対応は、ロボット研究コミュニティにおける長年の目標である。 この目標を達成するには、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボット工学の最先端の進歩が必要である。 そこで本稿では,最新の大規模言語モデル(llms)と既存の視覚接地・ロボット把持システムを統合し,人間とロボットのインタラクションの有効性を高める可能性について検討する。 本稿では,この統合の例としてWALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model)を紹介する。 このシステムは、ChatGPTのLLMを利用して、マルチラウンド対話によるターゲット命令として、ユーザの嗜好対象を要約する。 そして、対象指示をオブジェクトポーズとサイズ推定のための視覚的接地システムに転送し、ロボットがそれに従ってオブジェクトを把握する。 我々は,このLCMを利用したシステムを物理ロボットに展開し,よりユーザフレンドリなインタフェースで指導誘導型把握タスクを実現する。 実世界シナリオのさらなる実験結果から,提案手法の有効性と有効性が示された。

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