論文の概要: ARO: Large Language Model Supervised Robotics Text2Skill Autonomous Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15834v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 13:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 20:52:58.797928
• Title: ARO: Large Language Model Supervised Robotics Text2Skill Autonomous Learning
• Title（参考訳）: ARO:ロボットのテキスト2スキルの自律学習を監督する大規模言語モデル
• Authors: Yiwen Chen, Yuyao Ye, Ziyi Chen, Chuheng Zhang, Marcelo H. Ang,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model Supervised Robotics Text2Skill Autonomous Learningフレームワークを紹介する。 このフレームワークは、ロボットスキル学習プロセスにおける人間の参加を、大規模言語モデルに置き換えることを目的としている。 本稿では,人間の介入なしに部分的なタスクを完了できる完全自律型ロボットスキル学習の実現を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.337423880514717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotics learning highly relies on human expertise and efforts, such as demonstrations, design of reward functions in reinforcement learning, performance evaluation using human feedback, etc. However, reliance on human assistance can lead to expensive learning costs and make skill learning difficult to scale. In this work, we introduce the Large Language Model Supervised Robotics Text2Skill Autonomous Learning (ARO) framework, which aims to replace human participation in the robot skill learning process with large-scale language models that incorporate reward function design and performance evaluation. We provide evidence that our approach enables fully autonomous robot skill learning, capable of completing partial tasks without human intervention. Furthermore, we also analyze the limitations of this approach in task understanding and optimization stability.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習は、デモ、強化学習における報酬関数の設計、人間のフィードバックを用いたパフォーマンス評価など、人間の専門知識や努力に大きく依存している。 しかし、人的援助への依存は、高い学習コストをもたらし、スキル学習のスケールを難しくする。 本研究では,ロボットスキル学習プロセスにおける人間の参加を,報酬関数の設計と性能評価を取り入れた大規模言語モデルに置き換えることを目的とした,大規模言語モデルスーパービジョンロボティクステキスト2スキル自律学習(ARO)フレームワークを紹介する。 本稿では,人間の介入なしに部分的なタスクを完了できる完全自律型ロボットスキル学習の実現を実証する。 さらに、タスク理解と最適化安定性におけるこのアプローチの限界についても分析する。

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