論文の概要: Verifiably Following Complex Robot Instructions with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11498v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 16:38:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 02:38:52.664904
• Title: Verifiably Following Complex Robot Instructions with Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルを用いた複雑なロボット指導の検証
• Authors: Benedict Quartey, Eric Rosen, Stefanie Tellex, George Konidaris,
• Abstract要約: 人々は、柔軟に制約を表現し、任意のランドマークを参照し、ロボットに指示する際の検証を望みます。 本稿では,ロボットが表現的かつ複雑なオープンエンド命令を確実に追従できるような,動き計画のための言語指導基盤を提案する。 LIMは、インストラクターの意図したロボットのアライメントを明らかにする象徴的な指示表現を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.564788361518197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enabling mobile robots to follow complex natural language instructions is an important yet challenging problem. People want to flexibly express constraints, refer to arbitrary landmarks and verify behavior when instructing robots. Conversely, robots must disambiguate human instructions into specifications and ground instruction referents in the real world. We propose Language Instruction grounding for Motion Planning (LIMP), an approach that enables robots to verifiably follow expressive and complex open-ended instructions in real-world environments without prebuilt semantic maps. LIMP constructs a symbolic instruction representation that reveals the robot's alignment with an instructor's intended motives and affords the synthesis of robot behaviors that are correct-by-construction. We perform a large scale evaluation and demonstrate our approach on 150 instructions in five real-world environments showing the generality of our approach and the ease of deployment in novel unstructured domains. In our experiments, LIMP performs comparably with state-of-the-art LLM task planners and LLM code-writing planners on standard open vocabulary tasks and additionally achieves 79\% success rate on complex spatiotemporal instructions while LLM and Code-writing planners both achieve 38\%. See supplementary materials and demo videos at https://robotlimp.github.io
• Abstract（参考訳）: 複雑な自然言語命令に従うための移動ロボットの開発は、重要な課題だが難しい問題だ。 人々は、柔軟に制約を表現し、任意のランドマークを参照し、ロボットに指示する際の行動を検証することを望んでいます。 逆に、ロボットは人間の指示を、現実世界の仕様や接地的指示にあいまいにする必要がある。 本研究では,ロボットが事前に構築されたセマンティックマップを使わずに,実環境における表現的かつ複雑なオープンエンド命令を確実に追従できる手法であるLIMP(Language Instruction Grounding for Motion Planning)を提案する。 LIMPは、インストラクターの意図するモチベーションとロボットのアライメントを明らかにする象徴的な指示表現を構築し、コンストラクションによって正しいロボットの動作を合成する。 大規模評価を行い,本手法の汎用性と新規な非構造ドメインへの展開容易性を示す実世界の5つの環境において,150の命令に対するアプローチを実証する。 我々の実験では、LIMPは最先端のLLMタスクプランナと標準オープン語彙タスクのLLMコード記述プランナと互換性があり、さらに複雑な時空間命令で79倍の成功率を達成する一方、LLMとコード記述プランナは38倍を達成する。 補足資料とデモビデオはhttps://robotlimp.github.ioで見ることができる。

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