論文の概要: Prompt a Robot to Walk with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09969v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 17:50:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:00:15.801895
• Title: Prompt a Robot to Walk with Large Language Models
• Title（参考訳）: ロボットに大きな言語モデルで歩くように促す
• Authors: Yen-Jen Wang, Bike Zhang, Jianyu Chen, Koushil Sreenath
• Abstract要約: 巨大な言語モデル(LLM)は、大規模なインターネットスケールのデータで事前訓練されている。 物理的環境から収集した数発のプロンプトを使用する新しいパラダイムを導入する。 様々なロボットと環境をまたいだ実験により、我々の手法がロボットに歩行を効果的に促すことが検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.89815242751014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) pre-trained on vast internet-scale data have showcased remarkable capabilities across diverse domains. Recently, there has been escalating interest in deploying LLMs for robotics, aiming to harness the power of foundation models in real-world settings. However, this approach faces significant challenges, particularly in grounding these models in the physical world and in generating dynamic robot motions. To address these issues, we introduce a novel paradigm in which we use few-shot prompts collected from the physical environment, enabling the LLM to autoregressively generate low-level control commands for robots without task-specific fine-tuning. Experiments across various robots and environments validate that our method can effectively prompt a robot to walk. We thus illustrate how LLMs can proficiently function as low-level feedback controllers for dynamic motion control even in high-dimensional robotic systems. The project website and source code can be found at: https://prompt2walk.github.io/ .
• Abstract（参考訳）: 巨大な言語モデル(LLM)は、大規模なインターネットスケールのデータに基づいて事前訓練されている。 近年,ファウンデーションモデルのパワーを現実の環境で活用することを目的とした,ロボット工学用LLMの展開への関心が高まっている。 しかし、このアプローチは、特に物理世界でこれらのモデルを接地し、動的なロボットの動きを生成する際に、重大な課題に直面している。 これらの問題に対処するために,我々は物理環境から収集した少数ショットプロンプトを用いて,タスク固有の微調整を行わずにロボットの低レベル制御コマンドを自動生成する新しいパラダイムを提案する。 様々なロボットや環境における実験により、我々の手法がロボットに歩行を促すことができることが検証された。 そこで本稿では,LLMが高次元ロボットシステムにおいても,ダイナミックモーション制御のための低レベルフィードバックコントローラとして機能する方法について述べる。 プロジェクトのwebサイトとソースコードは、https://prompt2walk.github.io/にある。

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