論文の概要: LoHoRavens: A Long-Horizon Language-Conditioned Benchmark for Robotic Tabletop Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12020v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 14:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:05:56.560597
• Title: LoHoRavens: A Long-Horizon Language-Conditioned Benchmark for Robotic Tabletop Manipulation
• Title（参考訳）: LoHoRavens: ロボットテーブルトップ操作のための長期言語仕様ベンチマーク
• Authors: Shengqiang Zhang, Philipp Wicke, L\"utfi Kerem \c{S}enel, Luis Figueredo, Abdeldjallil Naceri, Sami Haddadin, Barbara Plank, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: この研究はテーブルトップ操作タスクに焦点を当て、色、サイズ、空間、算術、参照にまたがる様々なロングホライゾン推論側面をカバーするシミュレーションベンチマークである textitLoHoRavens をリリースする。 LLMに明示的および暗黙的な観察フィードバックを組み込むためのキャプション生成と学習可能なインタフェースの2つの方法を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.66406497318709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The convergence of embodied agents and large language models (LLMs) has brought significant advancements to embodied instruction following. Particularly, the strong reasoning capabilities of LLMs make it possible for robots to perform long-horizon tasks without expensive annotated demonstrations. However, public benchmarks for testing the long-horizon reasoning capabilities of language-conditioned robots in various scenarios are still missing. To fill this gap, this work focuses on the tabletop manipulation task and releases a simulation benchmark, \textit{LoHoRavens}, which covers various long-horizon reasoning aspects spanning color, size, space, arithmetics and reference. Furthermore, there is a key modality bridging problem for long-horizon manipulation tasks with LLMs: how to incorporate the observation feedback during robot execution for the LLM's closed-loop planning, which is however less studied by prior work. We investigate two methods of bridging the modality gap: caption generation and learnable interface for incorporating explicit and implicit observation feedback to the LLM, respectively. These methods serve as the two baselines for our proposed benchmark. Experiments show that both methods struggle to solve some tasks, indicating long-horizon manipulation tasks are still challenging for current popular models. We expect the proposed public benchmark and baselines can help the community develop better models for long-horizon tabletop manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: エンボディエージェントと大規模言語モデル(LLMs)の収束は、インボダイド命令に対する大幅な進歩をもたらした。 特に、LSMの強力な推論能力により、ロボットは高価なアノテートデモなしで長距離タスクを実行できる。 しかし,様々なシナリオにおける言語条件ロボットの長期推論能力をテストするための公開ベンチマークはいまだに欠落している。 このギャップを埋めるために、この研究はテーブルトップ操作タスクに焦点をあて、色、サイズ、空間、算術、参照にまたがる様々な長距離推論の側面をカバーするシミュレーションベンチマークである \textit{LoHoRavens} をリリースする。 さらに、LLMの閉ループ計画において、ロボットの実行中に観察フィードバックを組み込む方法について、LLMによる長期操作タスクにおいて重要なモダリティブリッジング問題がある。 LLMに明示的および暗黙的な観察フィードバックを組み込むためのキャプション生成と学習可能なインタフェースの2つの方法を検討した。 これらの手法は,提案したベンチマークの2つの基準となる。 実験により、どちらの手法もいくつかのタスクを解くのに苦労していることが示され、現在の一般的なモデルでは長い水平操作タスクが依然として難しいことが示されている。 提案された公開ベンチマークとベースラインは、長期のテーブルトップ操作タスクのためのより良いモデル開発に役立つと期待している。

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