論文の概要: Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04334v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 03:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 17:01:59.627531
• Title: Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives
• Title（参考訳）: ロボットのための大規模言語モデル:機会、課題、展望
• Authors: Jiaqi Wang, Zihao Wu, Yiwei Li, Hanqi Jiang, Peng Shu, Enze Shi, Huawen Hu, Chong Ma, Yiheng Liu, Xuhui Wang, Yincheng Yao, Xuan Liu, Huaqin Zhao, Zhengliang Liu, Haixing Dai, Lin Zhao, Bao Ge, Xiang Li, Tianming Liu, and Shu Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は大幅に拡張され、様々な領域にまたがって統合されている。 ロボットが複雑な環境と対話する具体的タスクでは、テキストのみのLLMは、ロボットの視覚知覚との互換性が欠如しているため、しばしば課題に直面している。 本稿では,マルチモーダル GPT-4V を利用して,自然言語命令とロボットの視覚認識を組み合わせることで,具体的タスク計画を強化するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.57277568357048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have undergone significant expansion and have been increasingly integrated across various domains. Notably, in the realm of robot task planning, LLMs harness their advanced reasoning and language comprehension capabilities to formulate precise and efficient action plans based on natural language instructions. However, for embodied tasks, where robots interact with complex environments, text-only LLMs often face challenges due to a lack of compatibility with robotic visual perception. This study provides a comprehensive overview of the emerging integration of LLMs and multimodal LLMs into various robotic tasks. Additionally, we propose a framework that utilizes multimodal GPT-4V to enhance embodied task planning through the combination of natural language instructions and robot visual perceptions. Our results, based on diverse datasets, indicate that GPT-4V effectively enhances robot performance in embodied tasks. This extensive survey and evaluation of LLMs and multimodal LLMs across a variety of robotic tasks enriches the understanding of LLM-centric embodied intelligence and provides forward-looking insights toward bridging the gap in Human-Robot-Environment interaction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は大幅に拡張され、様々なドメインにまたがって統合されている。 ロボットタスクプランニングの分野では、LLMは高度な推論と言語理解能力を利用して、自然言語命令に基づいて正確で効率的なアクションプランを定式化する。 しかし、ロボットが複雑な環境と相互作用する具体的タスクでは、テキストのみのLLMはロボットの視覚知覚との互換性が欠如しているため、しばしば課題に直面している。 本研究では, LLMとマルチモーダル LLM のロボットタスクへの統合について概観する。 さらに,マルチモーダル GPT-4V を利用して,自然言語命令とロボット視覚認識を組み合わせることで,具体的タスク計画を強化するフレームワークを提案する。 この結果から,GPT-4Vはロボットの動作性能を効果的に向上させることが示唆された。 様々なロボットタスクにおけるLLMとマルチモーダルLLMの広範な調査と評価は、LLM中心のインボディードインテリジェンスに対する理解を深め、人間-ロボット-環境相互作用のギャップを埋めるための先見的な洞察を提供する。

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