論文の概要: Language Models as Zero-Shot Trajectory Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11604v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 23:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 05:04:09.886446
• Title: Language Models as Zero-Shot Trajectory Generators
• Title（参考訳）: ゼロショット軌道生成器としての言語モデル
• Authors: Teyun Kwon, Norman Di Palo, Edward Johns,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は最近、ロボットのハイレベルプランナーとして約束されている。 LLMは低レベルの軌道自体に使用する十分な知識を持っていないとしばしば仮定される。 本研究は,LLMが操作タスクに対して,エンドエフェクタの高密度なシーケンスを直接予測できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.572264780575564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently shown promise as high-level planners for robots when given access to a selection of low-level skills. However, it is often assumed that LLMs do not possess sufficient knowledge to be used for the low-level trajectories themselves. In this work, we address this assumption thoroughly, and investigate if an LLM (GPT-4) can directly predict a dense sequence of end-effector poses for manipulation tasks, when given access to only object detection and segmentation vision models. We designed a single, task-agnostic prompt, without any in-context examples, motion primitives, or external trajectory optimisers. Then we studied how well it can perform across 30 real-world language-based tasks, such as "open the bottle cap" and "wipe the plate with the sponge", and we investigated which design choices in this prompt are the most important. Our conclusions raise the assumed limit of LLMs for robotics, and we reveal for the first time that LLMs do indeed possess an understanding of low-level robot control sufficient for a range of common tasks, and that they can additionally detect failures and then re-plan trajectories accordingly. Videos, prompts, and code are available at: https://www.robot-learning.uk/language-models-trajectory-generators.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、低レベルのスキルの選択へのアクセスを与えられたとき、ロボットのハイレベルプランナーとして約束されている。 しかし、LLMは低レベルの軌道自体に使用する十分な知識を持っていないとしばしば仮定される。 本研究では,LLM(GPT-4)がオブジェクト検出とセグメンテーションビジョンモデルのみへのアクセスを与えられた場合,操作タスクに対して,エンドエフェクタの高密度なシーケンスを直接予測できるかどうかを詳細に検討する。 我々は、コンテキスト内例、モーションプリミティブ、または外部軌跡オプティマイザを使わずに、単一のタスクに依存しないプロンプトを設計した。 そこで,本研究では,「ボトルキャップを開いて」や「スポンジで皿を拭く」といった実世界の30の言語ベースタスクに対して,どのような設計選択が重要かを検討した。 我々の結論は、ロボット工学におけるLLMの想定限界を提起し、LLMが様々な共通タスクに十分な低レベルロボット制御の理解を実際に持っていることを初めて明らかにし、さらに障害を検知し、それに従って軌道の再計画を行うことができる。 ビデオ、プロンプト、コードは、https://www.robot-learning.uk/ language-models-trajectory-generatorsで入手できる。

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