論文の概要: AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12963v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 18:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 14:45:31.304545
• Title: AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents
• Title（参考訳）: AutoRT:ロボットエージェントの大規模オーケストレーションのための身体的基礎モデル
• Authors: Michael Ahn, Debidatta Dwibedi, Chelsea Finn, Montse Gonzalez Arenas, Keerthana Gopalakrishnan, Karol Hausman, Brian Ichter, Alex Irpan, Nikhil Joshi, Ryan Julian, Sean Kirmani, Isabel Leal, Edward Lee, Sergey Levine, Yao Lu, Isabel Leal, Sharath Maddineni, Kanishka Rao, Dorsa Sadigh, Pannag Sanketi, Pierre Sermanet, Quan Vuong, Stefan Welker, Fei Xia, Ted Xiao, Peng Xu, Steve Xu, Zhuo Xu
• Abstract要約: AutoRTは、人間の監督を最小限に抑えて、完全に見えないシナリオで運用ロボットの展開をスケールアップするシステムである。 われわれはAutoRTが複数の建物にまたがる20以上のロボットに指示を提示し、遠隔操作と自律ロボットポリシーを通じて77万個の実ロボットエピソードを収集するデモを行った。 実験により,AutoRTが収集した「未使用データ」は極めて多種多様であり,AutoRTのLLMを使用することで,人間の好みに合わせることができるデータ収集ロボットの指示が可能であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.44779088587809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models that incorporate language, vision, and more recently actions have revolutionized the ability to harness internet scale data to reason about useful tasks. However, one of the key challenges of training embodied foundation models is the lack of data grounded in the physical world. In this paper, we propose AutoRT, a system that leverages existing foundation models to scale up the deployment of operational robots in completely unseen scenarios with minimal human supervision. AutoRT leverages vision-language models (VLMs) for scene understanding and grounding, and further uses large language models (LLMs) for proposing diverse and novel instructions to be performed by a fleet of robots. Guiding data collection by tapping into the knowledge of foundation models enables AutoRT to effectively reason about autonomy tradeoffs and safety while significantly scaling up data collection for robot learning. We demonstrate AutoRT proposing instructions to over 20 robots across multiple buildings and collecting 77k real robot episodes via both teleoperation and autonomous robot policies. We experimentally show that such "in-the-wild" data collected by AutoRT is significantly more diverse, and that AutoRT's use of LLMs allows for instruction following data collection robots that can align to human preferences.
• Abstract（参考訳）: 言語、視覚、そしてより最近のアクションを組み込んだ基礎モデルは、インターネットスケールのデータを利用して有用なタスクを推論する能力に革命をもたらした。 しかし、基礎モデルのトレーニングにおける重要な課題の1つは、物理的世界に根ざしたデータの欠如である。 本稿では,既存の基盤モデルを利用して,人間の監督を最小限に抑えつつ,完全に見えないシナリオで運用ロボットの展開を拡大するシステムであるAutoRTを提案する。 AutoRTは視覚言語モデル(VLM)をシーン理解とグラウンド化に利用し、さらに大きな言語モデル(LLM)を使用して、ロボット群によって実行される多様な新しい命令を提案する。 基礎モデルの知識をタップしてデータ収集を誘導することで、AutoRTは自律的なトレードオフと安全性を効果的に推論し、ロボット学習のためのデータ収集を著しくスケールアップすることができる。 われわれはAutoRTが複数の建物にまたがる20以上のロボットに指示を提示し、遠隔操作と自律ロボットポリシーを通じて77万個の実ロボットエピソードを収集するデモを行った。 実験により,AutoRTが収集した「未使用データ」は極めて多種多様であり,AutoRTのLLMを使用することで,人間の好みに合わせることができるデータ収集ロボットの指示が可能であることを実証した。

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