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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09969v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 01:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 17:55:42.894869
• 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。

関連論文リスト

• $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control [77.32743739202543]
  本稿では,インターネット規模のセマンティック知識を継承するために,事前学習された視覚言語モデル(VLM)上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案する。 我々は,事前訓練後のタスクをゼロショットで実行し,人からの言語指導に追従し,微調整で新たなスキルを習得する能力の観点から,我々のモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:22:30Z)
• Solving Robotics Problems in Zero-Shot with Vision-Language Models [0.0]
  ゼロショット方式でロボットの問題を解くために設計された多エージェント視覚大言語モデル(VLLM)フレームワークであるWonderful Teamを紹介した。 我々の文脈では、ゼロショットは、新しい環境において、ロボットの周囲のイメージとタスク記述を備えたVLLMを提供することを意味する。 私たちのシステムは、操作、ゴールリーチ、視覚的推論といった多様なタスクを、すべてゼロショットで処理できる能力を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T21:18:57Z)
• Commonsense Reasoning for Legged Robot Adaptation with Vision-Language Models [81.55156507635286]
  脚のついたロボットは、様々な環境をナビゲートし、幅広い障害を克服することができる。 現在の学習手法は、人間の監督を伴わずに、予期せぬ状況の長い尾への一般化に苦慮することが多い。 本稿では,VLM-Predictive Control (VLM-PC) というシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T21:00:30Z)
• Enhancing the LLM-Based Robot Manipulation Through Human-Robot Collaboration [4.2460673279562755]
  大規模言語モデル(LLM)はロボット工学の分野で人気を集めている。 本稿では,人間ロボットコラボレーション(HRC)によるLLMに基づく自律操作の性能向上のための新しいアプローチを提案する。 このアプローチでは、高レベルの言語コマンドをロボットによって実行できる一連の動作に分解するために、引き起こされたGPT-4言語モデルを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T08:23:49Z)
• LLARVA: Vision-Action Instruction Tuning Enhances Robot Learning [50.99807031490589]
  LLARVAは,ロボット学習タスク,シナリオ,環境を統一するための,新しい指導指導法で訓練されたモデルである。 我々は,Open X-Embodimentデータセットから8.5Mの画像-視覚的トレースペアを生成し,モデルを事前学習する。 実験によって強い性能が得られ、LLARVAは現代のいくつかのベースラインと比較してよく機能することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:55:29Z)
• RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real and Simulation [77.41969287400977]
  本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。 自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。 我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:12:00Z)
• InCoRo: In-Context Learning for Robotics Control with Feedback Loops [4.702566749969133]
  InCoRoは、LLMコントローラ、シーン理解ユニット、ロボットからなる古典的なロボットフィードバックループを使用するシステムである。 システムの一般化能力を強調し,InCoRoが成功率において先行技術を上回ることを示す。 この研究は、動的環境に適応する信頼性があり、効率的でインテリジェントな自律システムを構築するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T19:01:11Z)
• AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents [109.3804962220498]
  AutoRTは、人間の監督を最小限に抑えて、完全に見えないシナリオで運用ロボットの展開をスケールアップするシステムである。 われわれはAutoRTが複数の建物にまたがる20以上のロボットに指示を提示し、遠隔操作と自律ロボットポリシーを通じて77万個の実ロボットエピソードを収集するデモを行った。 実験により,AutoRTが収集した「未使用データ」は極めて多種多様であり,AutoRTのLLMを使用することで,人間の好みに合わせることができるデータ収集ロボットの指示が可能であることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:45:54Z)
• WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model [92.90127398282209]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T11:35:21Z)
• Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.21434094015743]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。 LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T17:27:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。