論文の概要: MMRo: Are Multimodal LLMs Eligible as the Brain for In-Home Robotics?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19693v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 07:09:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 17:39:39.571661
• Title: MMRo: Are Multimodal LLMs Eligible as the Brain for In-Home Robotics?
• Title（参考訳）: MMRo:マルチモーダルLLMは家庭内ロボティクスの頭脳として使えるか?
• Authors: Jinming Li, Yichen Zhu, Zhiyuan Xu, Jindong Gu, Minjie Zhu, Xin Liu, Ning Liu, Yaxin Peng, Feifei Feng, Jian Tang,
• Abstract要約: 本研究では,Multimodal LLM for Robotic (MMRo)ベンチマークを評価するための最初のベンチマークを紹介する。 我々は、MLLMがロボットの中央処理ユニットとして持つべき4つの重要な能力知覚、タスク計画、視覚的推論、安全性の測定を識別する。 以上の結果から,現在のMLLMはロボットの認知コアとして機能するほど信頼できないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.573056018368504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is fundamentally challenging for robots to serve as useful assistants in human environments because this requires addressing a spectrum of sub-problems across robotics, including perception, language understanding, reasoning, and planning. The recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated their exceptional abilities in solving complex mathematical problems, mastering commonsense and abstract reasoning. This has led to the recent utilization of MLLMs as the brain in robotic systems, enabling these models to conduct high-level planning prior to triggering low-level control actions for task execution. However, it remains uncertain whether existing MLLMs are reliable in serving the brain role of robots. In this study, we introduce the first benchmark for evaluating Multimodal LLM for Robotic (MMRo) benchmark, which tests the capability of MLLMs for robot applications. Specifically, we identify four essential capabilities perception, task planning, visual reasoning, and safety measurement that MLLMs must possess to qualify as the robot's central processing unit. We have developed several scenarios for each capability, resulting in a total of 14 metrics for evaluation. We present experimental results for various MLLMs, including both commercial and open-source models, to assess the performance of existing systems. Our findings indicate that no single model excels in all areas, suggesting that current MLLMs are not yet trustworthy enough to serve as the cognitive core for robots. Our data can be found in https://mm-robobench.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、知覚、言語理解、推論、計画など、ロボット工学にまたがる様々なサブプロブレムに対処する必要があるため、人間の環境で有用なアシスタントとして機能することは基本的に困難である。 MLLM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、複雑な数学的問題を解き、コモンセンスと抽象的推論を習得する際、その例外的な能力を実証している。 これによりMLLMをロボットシステムにおける脳として利用し、これらのモデルがタスク実行のための低レベル制御アクションをトリガーする前に高レベルな計画を実行できるようになる。 しかし、既存のMLLMがロボットの脳の役割を担っているかどうかは不明である。 本研究では,Multimodal LLM for Robotic (MMRo)ベンチマークを評価するための最初のベンチマークを紹介する。 具体的には、MLLMがロボットの中央処理ユニットとして持つべき4つの重要な能力知覚、タスク計画、視覚的推論、安全性の測定を同定する。 それぞれの能力に関するいくつかのシナリオを開発しました。その結果、合計14のメトリクスが評価されます。 本稿では,既存のシステムの性能を評価するために,商用モデルとオープンソースモデルの両方を含む各種MLLMの実験結果を示す。 以上の結果から,現在のMLLMはロボットの認知コアとして機能するほど信頼できないことが示唆された。 私たちのデータはhttps://mm-robobench.github.io/で確認できます。

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