論文の概要: Generalizable Long-Horizon Manipulations with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02264v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 17:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 12:49:42.667264
• Title: Generalizable Long-Horizon Manipulations with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた一般化可能な長距離マニピュレーション
• Authors: Haoyu Zhou, Mingyu Ding, Weikun Peng, Masayoshi Tomizuka, Lin Shao, Chuang Gan
• Abstract要約: 本研究は,Large Language Models (LLMs) の機能を活用して,汎用可能な長距離操作のための原始的なタスク条件を生成するフレームワークを導入する。 我々は,Pybulletに基づくロボット操作タスクスイートを作成し,長期作業評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.740084601715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a framework harnessing the capabilities of Large Language Models (LLMs) to generate primitive task conditions for generalizable long-horizon manipulations with novel objects and unseen tasks. These task conditions serve as guides for the generation and adjustment of Dynamic Movement Primitives (DMP) trajectories for long-horizon task execution. We further create a challenging robotic manipulation task suite based on Pybullet for long-horizon task evaluation. Extensive experiments in both simulated and real-world environments demonstrate the effectiveness of our framework on both familiar tasks involving new objects and novel but related tasks, highlighting the potential of LLMs in enhancing robotic system versatility and adaptability. Project website: https://object814.github.io/Task-Condition-With-LLM/
• Abstract（参考訳）: 本研究は,大規模言語モデル(llms)の機能を活用して,新規なオブジェクトと未認識のタスクを汎用的に操作するためのプリミティブタスク条件を生成するフレームワークを提案する。 これらのタスク条件は、長距離タスク実行のためのダイナミックモーションプリミティブ(DMP)トラジェクトリの生成と調整のガイドとなる。 我々はさらに,Pybulletに基づくロボット操作タスクスイートを作成し,長期作業評価を行う。 シミュレーションと実世界の両環境における広範囲な実験は、新しい物体と新しいが関連するタスクの両方において、我々のフレームワークの有効性を実証し、ロボットシステムの汎用性と適応性を向上するLLMの可能性を強調した。 プロジェクトウェブサイト: https://object814.github.io/Task-Condition-With-LLM/

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