論文の概要: MOKA: Open-World Robotic Manipulation through Mark-Based Visual Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03174v3
• Date: Wed, 4 Sep 2024 01:18:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 03:42:07.521976
• Title: MOKA: Open-World Robotic Manipulation through Mark-Based Visual Prompting
• Title（参考訳）: Moka: Mark-based Visual Promptingによるオープンワールドロボットマニピュレーション
• Authors: Fangchen Liu, Kuan Fang, Pieter Abbeel, Sergey Levine,
• Abstract要約: 我々は,自由形式の言語命令で指定されたロボット操作タスクを解決するために,マーキングオープンワールドキーポイントアフォード(Moka)を導入する。 我々のアプローチの中心は、VLMの観測画像と物理世界におけるロボットの行動に関する予測を橋渡しする、コンパクトな点ベースの可測性表現である。 ツールの使用,変形可能な身体操作,オブジェクト再構成など,さまざまなテーブルトップ操作タスクにおけるMokaの性能評価と解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.52388851329667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-world generalization requires robotic systems to have a profound understanding of the physical world and the user command to solve diverse and complex tasks. While the recent advancement in vision-language models (VLMs) has offered unprecedented opportunities to solve open-world problems, how to leverage their capabilities to control robots remains a grand challenge. In this paper, we introduce Marking Open-world Keypoint Affordances (MOKA), an approach that employs VLMs to solve robotic manipulation tasks specified by free-form language instructions. Central to our approach is a compact point-based representation of affordance, which bridges the VLM's predictions on observed images and the robot's actions in the physical world. By prompting the pre-trained VLM, our approach utilizes the VLM's commonsense knowledge and concept understanding acquired from broad data sources to predict affordances and generate motions. To facilitate the VLM's reasoning in zero-shot and few-shot manners, we propose a visual prompting technique that annotates marks on images, converting affordance reasoning into a series of visual question-answering problems that are solvable by the VLM. We further explore methods to enhance performance with robot experiences collected by MOKA through in-context learning and policy distillation. We evaluate and analyze MOKA's performance on various table-top manipulation tasks including tool use, deformable body manipulation, and object rearrangement.
• Abstract（参考訳）: オープンワールドの一般化は、多様な複雑なタスクを解決するために、ロボットシステムが物理世界とユーザコマンドを深く理解する必要がある。 近年の視覚言語モデル(VLM)の進歩は、オープンワールドの問題を解決する前例のない機会を提供してきたが、ロボットを制御する能力の活用は依然として大きな課題である。 本稿では,自由形式の言語命令で指定されたロボット操作タスクを解決するために,VLMを用いたMoka(Marking Open-World Keypoint Affordances)を提案する。 我々のアプローチの中心は、VLMの観測画像と物理世界におけるロボットの行動に関する予測を橋渡しする、コンパクトな点ベースの可測性表現である。 事前学習したVLMを推し進めることで、広範データソースから得られたVLMの常識知識と概念理解を利用して、余裕を予測し、動きを生成する。 ゼロショットや少数ショットの方法でのVLMの推論を容易にするため,画像にマークを付加する視覚的プロンプト手法を提案し,可視性推論をVLMで解ける一連の視覚的質問応答問題に変換する。 さらに,Mokaが収集したロボット体験を用いて,文脈内学習と政策蒸留による性能向上手法についても検討する。 ツールの使用,変形可能な身体操作,オブジェクト再構成など,さまざまなテーブルトップ操作タスクにおけるMokaの性能評価と解析を行った。

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