論文の概要: Look Before You Leap: Unveiling the Power of GPT-4V in Robotic Vision-Language Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17842v2
• Date: Sun, 24 Dec 2023 03:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 21:20:51.424257
• Title: Look Before You Leap: Unveiling the Power of GPT-4V in Robotic Vision-Language Planning
• Title（参考訳）: look before you leap: gpt-4vのパワーをロボットビジョン言語計画で披露
• Authors: Yingdong Hu, Fanqi Lin, Tong Zhang, Li Yi, Yang Gao
• Abstract要約: 本稿では,ロボットビジョン・ランゲージ計画(ViLa)について紹介する。 ViLaは、知覚データを推論と計画プロセスに直接統合する。 実ロボットとシミュレーション環境の両方で実施した評価は,既存のLCMプランナよりもViLaの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.045840007623276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we are interested in imbuing robots with the capability of physically-grounded task planning. Recent advancements have shown that large language models (LLMs) possess extensive knowledge useful in robotic tasks, especially in reasoning and planning. However, LLMs are constrained by their lack of world grounding and dependence on external affordance models to perceive environmental information, which cannot jointly reason with LLMs. We argue that a task planner should be an inherently grounded, unified multimodal system. To this end, we introduce Robotic Vision-Language Planning (ViLa), a novel approach for long-horizon robotic planning that leverages vision-language models (VLMs) to generate a sequence of actionable steps. ViLa directly integrates perceptual data into its reasoning and planning process, enabling a profound understanding of commonsense knowledge in the visual world, including spatial layouts and object attributes. It also supports flexible multimodal goal specification and naturally incorporates visual feedback. Our extensive evaluation, conducted in both real-robot and simulated environments, demonstrates ViLa's superiority over existing LLM-based planners, highlighting its effectiveness in a wide array of open-world manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ロボットに身体的な作業計画能力を持たせることに関心を寄せる。 近年の進歩は、大規模言語モデル(LLM)がロボットタスク、特に推論や計画において有用な知識を持っていることを示している。 しかし、LLMは世界基盤の欠如と環境情報を知覚するために外部の価格モデルに依存しているため、LLMと共同で理由付けができない。 タスクプランナは本質的に基盤化された統合マルチモーダルシステムであるべきだと我々は主張する。 この目的のために、視覚言語モデル(VLM)を活用して動作可能な一連のステップを生成する、長距離ロボット計画のための新しいアプローチであるRobotic Vision-Language Planning (ViLa)を紹介する。 ViLaは知覚データをその推論と計画プロセスに直接統合し、空間レイアウトやオブジェクト属性を含む視覚の世界における常識的知識の深い理解を可能にする。 また、フレキシブルなマルチモーダルゴール仕様をサポートし、ビジュアルフィードバックを自然に組み込む。 実ロボットとシミュレーション環境の両方で実施した広範な評価は,既存のllmベースのプランナーよりもvilaが優れていることを示し,多岐にわたるオープンワールド操作タスクにおけるvilaの有効性を強調した。

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