論文の概要: ShapeGrasp: Zero-Shot Task-Oriented Grasping with Large Language Models through Geometric Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18062v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 19:26:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 21:05:06.662639
- Title: ShapeGrasp: Zero-Shot Task-Oriented Grasping with Large Language Models through Geometric Decomposition
- Title（参考訳）: ShapeGrasp: 幾何分解による大規模言語モデルによるゼロショットタスク指向グラフ作成
- Authors: Samuel Li, Sarthak Bhagat, Joseph Campbell, Yaqi Xie, Woojun Kim, Katia Sycara, Simon Stepputtis,
- Abstract要約: 不慣れな物体のタスク指向の把握は、動的家庭環境におけるロボットにとって必要なスキルである。
本稿では,対象物体の幾何学的分解を簡単な凸形状に生かしたゼロショットタスク指向の把握手法を提案する。
このアプローチでは、ゼロショットタスク指向の把握を容易にするために、最小限の必須情報(オブジェクト名と意図したタスク)を使用します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.654140442734354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Task-oriented grasping of unfamiliar objects is a necessary skill for robots in dynamic in-home environments. Inspired by the human capability to grasp such objects through intuition about their shape and structure, we present a novel zero-shot task-oriented grasping method leveraging a geometric decomposition of the target object into simple, convex shapes that we represent in a graph structure, including geometric attributes and spatial relationships. Our approach employs minimal essential information - the object's name and the intended task - to facilitate zero-shot task-oriented grasping. We utilize the commonsense reasoning capabilities of large language models to dynamically assign semantic meaning to each decomposed part and subsequently reason over the utility of each part for the intended task. Through extensive experiments on a real-world robotics platform, we demonstrate that our grasping approach's decomposition and reasoning pipeline is capable of selecting the correct part in 92% of the cases and successfully grasping the object in 82% of the tasks we evaluate. Additional videos, experiments, code, and data are available on our project website: https://shapegrasp.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 不慣れな物体のタスク指向の把握は、動的家庭環境におけるロボットにとって必要なスキルである。
対象物体の形状や構造を直感的に把握する能力に触発されて,対象物体の幾何学的分解を,幾何学的属性や空間的関係を含むグラフ構造で表現する単純な凸形状に活用する,新しいゼロショットタスク指向の把握手法を提案する。
このアプローチでは、ゼロショットタスク指向の把握を容易にするために、最小限の必須情報(オブジェクト名と意図したタスク)を使用します。
我々は,大言語モデルの常識推論機能を利用して,分割された各部分に意味的意味を動的に割り当て,次に意図したタスクに対して各部分の有用性を推論する。
実世界のロボットプラットフォーム上での広範な実験を通して、我々の把握アプローチの分解と推論パイプラインは、ケースの92%で正しい部分を選択し、評価したタスクの82%でオブジェクトを把握できることを実証した。
追加のビデオ、実験、コード、データは、プロジェクトのWebサイト(https://shapegrasp.github.io/)で公開されています。
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