論文の概要: Self-Corrected Multimodal Large Language Model for End-to-End Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17418v1
• Date: Mon, 27 May 2024 17:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-28 13:52:58.354001
• Title: Self-Corrected Multimodal Large Language Model for End-to-End Robot Manipulation
• Title（参考訳）: エンドツーエンドロボットマニピュレーションのための自己補正型マルチモーダル大言語モデル
• Authors: Jiaming Liu, Chenxuan Li, Guanqun Wang, Lily Lee, Kaichen Zhou, Sixiang Chen, Chuyan Xiong, Jiaxin Ge, Renrui Zhang, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: MLLM (Multimodal Large Language Models) は、視覚的指示において有望であることを示す。 自己補正(SC)-MLLMを導入し、エンドエフェクタのポーズを予測するだけでなく、障害行動の自律的認識と修正も行う。 SC-MLLMは従来の最先端ロボットMLLM(ManipLLM)と比較して操作精度を著しく向上させる
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.54275273155153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robot manipulation policies have shown unsatisfactory action performance when confronted with novel task or object instances. Hence, the capability to automatically detect and self-correct failure action is essential for a practical robotic system. Recently, Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown promise in visual instruction following and demonstrated strong reasoning abilities in various tasks. To unleash general MLLMs as an end-to-end robotic agent, we introduce a Self-Corrected (SC)-MLLM, equipping our model not only to predict end-effector poses but also to autonomously recognize and correct failure actions. Specifically, we first conduct parameter-efficient fine-tuning to empower MLLM with pose prediction ability, which is reframed as a language modeling problem. When facing execution failures, our model learns to identify low-level action error causes (i.e., position and rotation errors) and adaptively seeks prompt feedback from experts. Based on the feedback, SC-MLLM rethinks the current failure scene and generates the corrected actions. Furthermore, we design a continuous policy learning method for successfully corrected samples, enhancing the model's adaptability to the current scene configuration and reducing the frequency of expert intervention. To evaluate our SC-MLLM, we conduct extensive experiments in both simulation and real-world settings. SC-MLLM agent significantly improve manipulation accuracy compared to previous state-of-the-art robotic MLLM (ManipLLM), increasing from 57\% to 79\% on seen object categories and from 47\% to 69\% on unseen novel categories.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作ポリシーは、新しいタスクやオブジェクトインスタンスに直面すると、満足のいく動作性能を示す。 したがって、実用ロボットシステムには、自動検出と自己修正の失敗動作の能力が不可欠である。 近年,Multimodal Large Language Models (MLLMs) は視覚指導における有望性を示し,様々なタスクにおいて強い推論能力を示している。 エンド・ツー・エンドのロボットエージェントとして一般のMLLMを解き放つために,自己補正型(SC)-MLLMを導入する。 具体的には、まずパラメータ効率の良い微調整を行い、言語モデリング問題として再編成されたポーズ予測能力をMLLMに与える。 実行障害に直面した場合、我々のモデルは低レベルの動作エラーの原因(位置と回転誤差)を識別し、専門家からの迅速なフィードバックを適応的に求める。 フィードバックに基づいて、SC-MLLMは現在の障害シーンを再考し、修正されたアクションを生成する。 さらに,提案手法は,モデルが現在のシーン構成への適応性を高め,専門家の介入頻度を低減し,有効に修正されたサンプルに対する継続的なポリシー学習手法を設計する。 SC-MLLMを評価するために,シミュレーションと実環境設定の両方で広範な実験を行った。 SC-MLLMは従来の最先端ロボットMLLM (ManipLLM) と比較して操作精度を著しく向上させ, 対象物では57\%から79\%に, 未知の新規物では47\%から69\%に増加した。

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