論文の概要: Vision-Language Foundation Models as Effective Robot Imitators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01378v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 16:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:50:00.317036
• Title: Vision-Language Foundation Models as Effective Robot Imitators
• Title（参考訳）: 効果的なロボットイミッタとしての視覚言語基礎モデル
• Authors: Xinghang Li, Minghuan Liu, Hanbo Zhang, Cunjun Yu, Jie Xu, Hongtao Wu, Chilam Cheang, Ya Jing, Weinan Zhang, Huaping Liu, Hang Li, Tao Kong
• Abstract要約: 我々は、オープンソースのVLMであるOpenFlamingo上に構築されたRoboFlamingoというビジョン言語操作フレームワークを考案した。 テストベンチマークでは,最先端のパフォーマンスをはるかに上回って,ロボット制御にVLMを適用する上で,RoboFlamingoが効果的かつ競争力のある代替手段であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.73027330407576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent progress in vision language foundation models has shown their ability to understand multimodal data and resolve complicated vision language tasks, including robotics manipulation. We seek a straightforward way of making use of existing vision-language models (VLMs) with simple fine-tuning on robotics data. To this end, we derive a simple and novel vision-language manipulation framework, dubbed RoboFlamingo, built upon the open-source VLMs, OpenFlamingo. Unlike prior works, RoboFlamingo utilizes pre-trained VLMs for single-step vision-language comprehension, models sequential history information with an explicit policy head, and is slightly fine-tuned by imitation learning only on language-conditioned manipulation datasets. Such a decomposition provides RoboFlamingo the flexibility for open-loop control and deployment on low-performance platforms. By exceeding the state-of-the-art performance with a large margin on the tested benchmark, we show RoboFlamingo can be an effective and competitive alternative to adapt VLMs to robot control. Our extensive experimental results also reveal several interesting conclusions regarding the behavior of different pre-trained VLMs on manipulation tasks. We believe RoboFlamingo has the potential to be a cost-effective and easy-to-use solution for robotics manipulation, empowering everyone with the ability to fine-tune their own robotics policy.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語の基礎モデルの最近の進歩は、マルチモーダルデータを理解し、ロボット操作を含む複雑な視覚言語タスクを解決する能力を示している。 我々は、ロボットデータに簡単な微調整を施した、既存の視覚言語モデル(VLM)を利用する簡単な方法を模索する。 この目的のために,オープンソースのVLMであるOpenFlamingo上に構築されたRoboFlamingoという,シンプルで斬新な視覚言語操作フレームワークを考案した。 以前の作品とは異なり、RoboFlamingoはシングルステップの視覚言語理解に事前訓練されたVLMを使用し、明示的なポリシーヘッドで逐次履歴情報をモデル化し、言語条件の操作データセットのみに基づいて模倣学習によって微調整されている。 このような分解によってroboflamingoは、オープンループ制御と低パフォーマンスプラットフォームへのデプロイの柔軟性を提供する。 テストベンチマークでは,最先端のパフォーマンスをはるかに上回って,ロボット制御にVLMを適用する上で,RoboFlamingoが効果的かつ競争力のある代替手段であることを示す。 実験の結果,操作作業におけるVLMの動作に関する興味深い結論が得られた。 roboflamingoは、ロボティクスの操作に費用対効果があり、使いやすいソリューションになる可能性があり、誰もが自分のロボティクスポリシーを微調整できる能力があると信じている。

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