論文の概要: GAgent: An Adaptive Rigid-Soft Gripping Agent with Vision Language Models for Complex Lighting Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10850v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 08:10:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 21:25:31.292969
- Title: GAgent: An Adaptive Rigid-Soft Gripping Agent with Vision Language Models for Complex Lighting Environments
- Title(参考訳): GAgent:複雑な照明環境のための視覚言語モデルを用いた適応型Rigid-Softグリップエージェント
- Authors: Zhuowei Li, Miao Zhang, Xiaotian Lin, Meng Yin, Shuai Lu, Xueqian Wang,
- Abstract要約: GAgentは、VLMエージェントを介して高度な認知能力を提供し、可変剛性ソフトグリップを用いた柔軟な把握能力を提供する。
クリエイティビティの一環として、研究者たちは、重い荷物をしっかりと握りながら、いまだに魅力的な物体をつかむことのできる、様々な剛性を持つバイオニックハイブリッドソフトグリップも作った。
このインテリジェントなエージェントは、VLMベースの認知処理とバイオニックデザインを特徴としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.224940506604707
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces GAgent: an Gripping Agent designed for open-world environments that provides advanced cognitive abilities via VLM agents and flexible grasping abilities with variable stiffness soft grippers. GAgent comprises three primary components - Prompt Engineer module, Visual-Language Model (VLM) core and Workflow module. These three modules enhance gripper success rates by recognizing objects and materials and accurately estimating grasp area even under challenging lighting conditions. As part of creativity, researchers also created a bionic hybrid soft gripper with variable stiffness capable of gripping heavy loads while still gently engaging objects. This intelligent agent, featuring VLM-based cognitive processing with bionic design, shows promise as it could potentially benefit UAVs in various scenarios.
- Abstract(参考訳): 本稿では, VLMエージェントによる高度な認知能力と, ソフトグリップを用いた柔軟な把握能力を提供する, オープンワールド環境のためのグリップエージェントであるGAgentについて紹介する。
GAgentには、Prompt Engineerモジュール、Visual-Language Model (VLM)コア、Workflowモジュールの3つの主要コンポーネントが含まれている。
これら3つのモジュールは、物体や材料を認識し、困難な照明条件下であってもグリップ面積を正確に推定することにより、グリップ成功率を高める。
クリエイティビティの一環として、研究者たちは、重い荷物をしっかりと握りながら、いまだに魅力的な物体をつかむことのできる、様々な剛性を持つバイオニックハイブリッドソフトグリップも作った。
このインテリジェントなエージェントは、VLMベースの認知処理とバイオニックデザインを特徴としている。
関連論文リスト
- LEGENT: Open Platform for Embodied Agents [60.71847900126832]
LEGENTはLarge Language Models (LLM) とLarge Multimodal Models (LMM) を用いたエンボディエージェントを開発するためのオープンでスケーラブルなプラットフォームである。
LEGENTはリッチでインタラクティブな3D環境を提供し、コミュニケーション可能でアクション可能なエージェントをユーザフレンドリーなインターフェースと組み合わせている。
実験では、EGENT生成データに基づいて訓練された胚性視覚言語モデルが、エンボディタスクにおいてGPT-4Vを超える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-28T16:50:12Z) - AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.61478569048477]
AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
堅牢で柔軟なマルチエージェントアプリケーションを目指して、AgentScopeはビルトインとカスタマイズ可能なフォールトトレランスメカニズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T04:11:28Z) - MAgIC: Investigation of Large Language Model Powered Multi-Agent in
Cognition, Adaptability, Rationality and Collaboration [102.41118020705876]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げている。
アプリケーションがマルチエージェント環境に拡張されるにつれ、包括的な評価フレームワークの必要性が高まっている。
この研究は、マルチエージェント設定内でLLMを評価するために特別に設計された新しいベンチマークフレームワークを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T21:46:27Z) - 3D-GPT: Procedural 3D Modeling with Large Language Models [50.57513088909881]
命令駆動3Dモデリングのための大規模言語モデル(LLM)を利用するフレームワークである3D-GPTを紹介する。
3D-GPTは、3Dモデリングタスクをアクセス可能なセグメントに分割し、各タスクにアプエージェントを割り当てる。
我々の実証調査では、3D-GPTが解釈し、指示を実行し、信頼性の高い結果を提供するだけでなく、人間デザイナーと効果的に協力することを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:41:48Z) - Octopus: Embodied Vision-Language Programmer from Environmental Feedback [59.772904419928054]
大規模視覚言語モデル (VLM) はマルチモーダル認識と推論において大きな進歩を遂げた。
本稿では,エージェントの視覚とテキストタスクの目的を正確に解読する新しいVLMであるOctopusを紹介する。
我々の設計では、シミュレーターの日常的な雑用から複雑なビデオゲームの高度なインタラクションまで、エージェントは幅広いタスクを十分に扱えるようにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T17:59:58Z) - Toward a Plug-and-Play Vision-Based Grasping Module for Robotics [0.0]
本稿では,複数のマニピュレータ間で容易に移動可能な視覚ベースの把握フレームワークを提案する。
このフレームワークは、オープンループ把持軌跡の多様なレパートリーを生成し、把握の多様性を維持しつつ、適応性を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T16:16:00Z) - LAMBO: Large Language Model Empowered Edge Intelligence [75.14984953011876]
モバイルエッジコンピューティング(MEC)のための LLM-based Offloading (LAMBO) フレームワークを提案する。
i) 入力埋め込み (IE) オフロードシステムの情報を制約で表現し、学習可能なベクターに高品質でプロンプトする (ii) 深いエンコーダと浅いデコーダを持つ意思決定モジュールである非対称エンコーダデコーダ (AED) モデル、 (iv) エキスパートフィードバック (ALEF) からのアクティブラーニング 動的環境変化に対応しながらAEDのデコーダ部分の微調整に使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T07:25:42Z) - Gentopia: A Collaborative Platform for Tool-Augmented LLMs [21.09079715807735]
簡単な構成でエージェントを柔軟にカスタマイズできる拡張言語モデル(ALM)フレームワークであるgentopiaを提案する。
我々はまた、ユーザカスタマイズエージェントの登録と共有を可能にするパブリックプラットフォームであるgentpoolを構築した。
ジェントプールの不可欠なコンポーネントであるgentbenchは、安全性、堅牢性、効率性など、さまざまな面でユーザカスタマイズエージェントを徹底的に評価するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T04:12:29Z) - Probing Emergent Semantics in Predictive Agents via Question Answering [29.123837711842995]
近年の研究では、予測モデリングがエージェントに周囲の知識を豊富に与え、複雑な環境での行動能力を向上させる方法が示されている。
本稿では,そのようなエージェントがモデルを開発する表現をデコードし,理解するための一般的なパラダイムとして,質問応答を提案する。
質問応答デコーダからエージェントへの勾配をバックプロパゲートすることなく、それらの内部状態表現を合成的(英語)質問で探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T15:27:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。