論文の概要: Creative Robot Tool Use with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13065v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 18:02:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 01:45:26.744554
• Title: Creative Robot Tool Use with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた創造型ロボットツール
• Authors: Mengdi Xu, Peide Huang, Wenhao Yu, Shiqi Liu, Xilun Zhang, Yaru Niu, Tingnan Zhang, Fei Xia, Jie Tan, Ding Zhao
• Abstract要約: 本稿では,暗黙的な身体的制約や長期計画を含むタスクにおいて,ツールを創造的に活用できるロボットの実現可能性について検討する。 我々は、自然言語命令を受け入れ、シミュレーションと実環境の両方でロボットを制御する実行可能なコードを出力するシステムであるRoboToolを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.11935262923095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool use is a hallmark of advanced intelligence, exemplified in both animal behavior and robotic capabilities. This paper investigates the feasibility of imbuing robots with the ability to creatively use tools in tasks that involve implicit physical constraints and long-term planning. Leveraging Large Language Models (LLMs), we develop RoboTool, a system that accepts natural language instructions and outputs executable code for controlling robots in both simulated and real-world environments. RoboTool incorporates four pivotal components: (i) an "Analyzer" that interprets natural language to discern key task-related concepts, (ii) a "Planner" that generates comprehensive strategies based on the language input and key concepts, (iii) a "Calculator" that computes parameters for each skill, and (iv) a "Coder" that translates these plans into executable Python code. Our results show that RoboTool can not only comprehend explicit or implicit physical constraints and environmental factors but also demonstrate creative tool use. Unlike traditional Task and Motion Planning (TAMP) methods that rely on explicit optimization, our LLM-based system offers a more flexible, efficient, and user-friendly solution for complex robotics tasks. Through extensive experiments, we validate that RoboTool is proficient in handling tasks that would otherwise be infeasible without the creative use of tools, thereby expanding the capabilities of robotic systems. Demos are available on our project page: https://creative-robotool.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ツールの使用は高度な知能の指標であり、動物の行動とロボットの能力の両方に例えられる。 本稿では,暗黙の物理的制約や長期計画を伴うタスクにおいて,ツールを創造的に使用できるロボットの実現可能性について検討する。 我々は,Large Language Models (LLMs) を活用して,自然言語命令を受け入れるシステムRoboToolを開発し,シミュレーションと実環境の両方でロボットを制御する実行可能なコードを出力する。 RoboToolには4つの重要なコンポーネントが含まれている。 (i)重要課題概念を識別するために自然言語を解釈する「分析者」 (ii)言語入力とキー概念に基づく包括的戦略を生成する「プランナー」。 (iii)各スキルのパラメータを計算する「カルキュレータ」、及び (iv)これらの計画を実行可能なPythonコードに変換する"Coder"。 以上の結果から,RoboToolは明示的あるいは暗黙的な物理的制約や環境要因を理解するだけでなく,創造的なツールの使用を実証できることがわかった。 明示的な最適化に頼っている従来のタスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)とは異なり、LLMベースのシステムは複雑なロボティクスタスクに対してより柔軟で効率的でユーザフレンドリーなソリューションを提供する。 広範な実験を通じて、RoboToolは、ツールを創造的に使わずに実現不可能なタスクを扱うことに長けており、ロボットシステムの能力を拡大している。 デモはプロジェクトのページ(https://creative-robotool.github.io/)で閲覧できます。

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