論文の概要: Empowering Large Language Models on Robotic Manipulation with Affordance Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11027v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 03:06:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 15:24:20.905878
• Title: Empowering Large Language Models on Robotic Manipulation with Affordance Prompting
• Title（参考訳）: Affordance Promptingを用いたロボットマニピュレーションにおける大規模言語モデルの構築
• Authors: Guangran Cheng, Chuheng Zhang, Wenzhe Cai, Li Zhao, Changyin Sun, Jiang Bian,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、制御シーケンスを適切に生成することで物理世界と相互作用することができない。 既存のLLMベースのアプローチでは、事前定義されたスキルや事前訓練されたサブ政治に頼ることでこの問題を回避することができる。 サブタスクプランナとモーションコントローラの両方をLLM+A(ffordance)と呼ぶフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.318449345424725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) are successful in completing various language processing tasks, they easily fail to interact with the physical world by generating control sequences properly. We find that the main reason is that LLMs are not grounded in the physical world. Existing LLM-based approaches circumvent this problem by relying on additional pre-defined skills or pre-trained sub-policies, making it hard to adapt to new tasks. In contrast, we aim to address this problem and explore the possibility to prompt pre-trained LLMs to accomplish a series of robotic manipulation tasks in a training-free paradigm. Accordingly, we propose a framework called LLM+A(ffordance) where the LLM serves as both the sub-task planner (that generates high-level plans) and the motion controller (that generates low-level control sequences). To ground these plans and control sequences on the physical world, we develop the affordance prompting technique that stimulates the LLM to 1) predict the consequences of generated plans and 2) generate affordance values for relevant objects. Empirically, we evaluate the effectiveness of LLM+A in various language-conditioned robotic manipulation tasks, which show that our approach substantially improves performance by enhancing the feasibility of generated plans and control and can easily generalize to different environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な言語処理タスクの完了に成功しているが、制御シーケンスを適切に生成することで物理世界との相互作用が困難になる。 主な理由は、LLMが物理的世界に根ざしていないためである。 既存のLLMベースのアプローチでは、事前定義されたスキルや事前訓練されたサブ政治に頼ることでこの問題を回避することができ、新しいタスクへの適応が困難になる。 これとは対照的に,本研究では,この課題に対処し,事前学習されたLLMに対して,トレーニング不要のパラダイムで一連のロボット操作タスクを遂行する可能性を探究する。 そこで我々は,LDMがサブタスクプランナ(高レベルプランを生成する)とモーションコントローラ(低レベル制御シーケンスを生成する)の両方として機能するLDM+A(ffordance)というフレームワークを提案する。 これらの計画と制御シーケンスを物理世界に基盤として,LLMを刺激する余剰促進技術を開発する。 1)生成された計画の結果を予測し、 2)関連対象物の割当値を生成する。 実験により,様々な言語条件のロボット操作タスクにおけるLLM+Aの有効性を実証的に評価し,本手法は,生成した計画と制御の実現可能性を高めて性能を大幅に向上し,異なる環境に容易に一般化できることを示す。

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