論文の概要: A Survey on Robotics with Foundation Models: toward Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02385v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 07:55:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:44:19.791910
• Title: A Survey on Robotics with Foundation Models: toward Embodied AI
• Title（参考訳）: 基礎モデルを用いたロボティクスに関する調査--エンボディードAIに向けて
• Authors: Zhiyuan Xu, Kun Wu, Junjie Wen, Jinming Li, Ning Liu, Zhengping Che, Jian Tang
• Abstract要約: 近年のコンピュータビジョン,自然言語処理,マルチモーダリティ学習の進歩は,基礎モデルが特定のタスクに対して超人的能力を持つことを示している。 この調査は、ロボット工学の基礎モデルの包括的で最新の概要を提供し、自律的な操作に焦点を当て、高レベルの計画と低レベルの制御を包含することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.999414445286757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the exploration for embodied AI has spanned multiple decades, it remains a persistent challenge to endow agents with human-level intelligence, including perception, learning, reasoning, decision-making, control, and generalization capabilities, so that they can perform general-purpose tasks in open, unstructured, and dynamic environments. Recent advances in computer vision, natural language processing, and multi-modality learning have shown that the foundation models have superhuman capabilities for specific tasks. They not only provide a solid cornerstone for integrating basic modules into embodied AI systems but also shed light on how to scale up robot learning from a methodological perspective. This survey aims to provide a comprehensive and up-to-date overview of foundation models in robotics, focusing on autonomous manipulation and encompassing high-level planning and low-level control. Moreover, we showcase their commonly used datasets, simulators, and benchmarks. Importantly, we emphasize the critical challenges intrinsic to this field and delineate potential avenues for future research, contributing to advancing the frontier of academic and industrial discourse.
• Abstract（参考訳）: インボディードAIの探索は数十年にわたって行われてきたが、認知、学習、推論、意思決定、制御、一般化機能など、エージェントに人間レベルの知性を与えることは、オープンで非構造化された動的環境において汎用的なタスクを実行するための永続的な課題である。 近年のコンピュータビジョン,自然言語処理,マルチモーダリティ学習の進歩は,基礎モデルが特定のタスクに対して超人的能力を持つことを示している。 彼らは、基本的なモジュールを具体化されたAIシステムに統合するための確かな基盤を提供するだけでなく、方法論の観点からロボット学習のスケールアップ方法にも光を当てている。 本調査はロボット工学の基礎モデルの包括的かつ最新の概観を提供することを目的としており、自律的な操作と高レベルの計画と低レベルの制御に焦点を当てている。 さらに、よく使われるデータセット、シミュレータ、ベンチマークも紹介する。 重要なのは、この分野に内在する重要な課題を強調し、将来の研究への道筋を明確にし、学術的および産業的な談話のフロンティアを前進させることに寄与している。

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