論文の概要: Large Language Models for Orchestrating Bimanual Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02018v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 15:08:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 15:59:17.609004
• Title: Large Language Models for Orchestrating Bimanual Robots
• Title（参考訳）: 双方向ロボットのオーケストレーションのための大規模言語モデル
• Authors: Kun Chu, Xufeng Zhao, Cornelius Weber, Mengdi Li, Wenhao Lu, Stefan Wermter,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLM) は様々なロボットタスクを制御している。 しかし、連続空間におけるコーディネートは双対問題にとって特に困難である。 本稿では,Language-based Bimanual Orchestration (LABOR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.60907949776435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although there has been rapid progress in endowing robots with the ability to solve complex manipulation tasks, generating control policies for bimanual robots to solve tasks involving two hands is still challenging because of the difficulties in effective temporal and spatial coordination. With emergent abilities in terms of step-by-step reasoning and in-context learning, Large Language Models (LLMs) have taken control of a variety of robotic tasks. However, the nature of language communication via a single sequence of discrete symbols makes LLM-based coordination in continuous space a particular challenge for bimanual tasks. To tackle this challenge for the first time by an LLM, we present LAnguage-model-based Bimanual ORchestration (LABOR), an agent utilizing an LLM to analyze task configurations and devise coordination control policies for addressing long-horizon bimanual tasks. In the simulated environment, the LABOR agent is evaluated through several everyday tasks on the NICOL humanoid robot. Reported success rates indicate that overall coordination efficiency is close to optimal performance, while the analysis of failure causes, classified into spatial and temporal coordination and skill selection, shows that these vary over tasks. The project website can be found at http://labor-agent.github.io
• Abstract（参考訳）: 複雑な操作タスクを解く能力を持つロボットの能力は急速に進歩してきたが、効果的な時間的・空間的調整の困難さから、両手に関わるタスクを解くためのバイマニュアルロボットの制御ポリシーを作成することは依然として困難である。 ステップ・バイ・ステップの推論と文脈内学習という観点からの創発的な能力により、LLM(Large Language Models)は様々なロボットタスクを制御している。 しかし, 言語コミュニケーションの性質は, 連続空間におけるLLMに基づくコーディネーションを両面的タスクの特定の課題とする。 LLMによるこの課題に初めて取り組むために,Language-based Bimanual Orchestration (LABOR)を提案する。 シミュレーション環境では、NICOLヒューマノイドロボット上での日常的な作業を通じて、LABORエージェントを評価する。 報告された成功率は、全体的な調整効率が最適性能に近いことを示しているが、失敗原因の分析は、空間的および時間的調整とスキル選択に分類され、これらがタスクによって異なることを示している。 プロジェクトのWebサイトはhttp://labor-agent.github.ioにある。

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