論文の概要: Details Make a Difference: Object State-Sensitive Neurorobotic Task Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09988v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 14:48:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:36.627053
• Title: Details Make a Difference: Object State-Sensitive Neurorobotic Task Planning
• Title（参考訳）: 微妙な違い:オブジェクト状態感性ニューロロボティックタスクプランニング
• Authors: Xiaowen Sun, Xufeng Zhao, Jae Hee Lee, Wenhao Lu, Matthias Kerzel, Stefan Wermter,
• Abstract要約: オブジェクトの状態は現在の状態や状態を反映しており、ロボットのタスク計画と操作にとって重要である。 近年,LLM (Large Language Models) とVLM (Vision-Language Models) は,計画生成において顕著な能力を示している。 我々は、事前学習ニューラルネットワークによって強化されたタスク計画エージェントであるObject State-Sensitive Agent (OSSA)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.03025428687218
• License:
• Abstract: The state of an object reflects its current status or condition and is important for a robot's task planning and manipulation. However, detecting an object's state and generating a state-sensitive plan for robots is challenging. Recently, pre-trained Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) have shown impressive capabilities in generating plans. However, to the best of our knowledge, there is hardly any investigation on whether LLMs or VLMs can also generate object state-sensitive plans. To study this, we introduce an Object State-Sensitive Agent (OSSA), a task-planning agent empowered by pre-trained neural networks. We propose two methods for OSSA: (i) a modular model consisting of a pre-trained vision processing module (dense captioning model, DCM) and a natural language processing model (LLM), and (ii) a monolithic model consisting only of a VLM. To quantitatively evaluate the performances of the two methods, we use tabletop scenarios where the task is to clear the table. We contribute a multimodal benchmark dataset that takes object states into consideration. Our results show that both methods can be used for object state-sensitive tasks, but the monolithic approach outperforms the modular approach. The code for OSSA is available at https://github.com/Xiao-wen-Sun/OSSA
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの状態は現在の状態や状態を反映しており、ロボットのタスク計画と操作にとって重要である。 しかし,物体の状態を検出し,ロボットの状態に敏感な計画を生成することは困難である。 近年,LLM (Large Language Models) とVLM (Vision-Language Models) は,計画生成において顕著な能力を示している。 しかしながら、我々の知る限り、LLMやVLMもオブジェクトの状態に敏感な計画を生成することができるかどうかについては、ほとんど調査されていない。 そこで本研究では,事前学習ニューラルネットワークによるタスク計画エージェントであるObject State-Sensitive Agent (OSSA)を紹介する。 我々はOSSAの2つの方法を提案する。 (i)事前訓練された視覚処理モジュール(DCM)と自然言語処理モデル(LLM)からなるモジュールモデル (ii)VLMのみからなるモノリシックモデル。 2つの手法の性能を定量的に評価するために、タスクがテーブルをクリアするテーブルトップシナリオを使用する。 オブジェクトの状態を考慮したマルチモーダルベンチマークデータセットをコントリビュートする。 その結果、どちらの手法もオブジェクトの状態に敏感なタスクに使用できることがわかったが、モノリシックなアプローチはモジュラーアプローチよりも優れていた。 OSSAのコードはhttps://github.com/Xiao-wen-Sun/OSSAで公開されている。

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