Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving Robotics Problems in Zero-Shot with Vision-Language Models

論文の概要: Solving Robotics Problems in Zero-Shot with Vision-Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19094v4
Date: Fri, 11 Oct 2024 04:58:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 14:38:53.705539
Title: Solving Robotics Problems in Zero-Shot with Vision-Language Models
Title（参考訳）: ビジョンランゲージモデルを用いたゼロショットにおけるロボティクス問題の解法
Authors: Zidan Wang, Rui Shen, Bradly Stadie,
Abstract要約: ゼロショット方式でロボットの問題を解くために設計された多エージェント視覚大言語モデル(VLLM)フレームワークであるWonderful Teamを紹介した。我々の文脈では、ゼロショットは、新しい環境において、ロボットの周囲のイメージとタスク記述を備えたVLLMを提供することを意味する。私たちのシステムは、操作、ゴールリーチ、視覚的推論といった多様なタスクを、すべてゼロショットで処理できる能力を示しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce Wonderful Team, a multi-agent Vision Large Language Model (VLLM) framework designed to solve robotics problems in a zero-shot regime. In our context, zero-shot means that for a novel environment, we provide a VLLM with an image of the robot's surroundings and a task description, and the VLLM outputs the sequence of actions necessary for the robot to complete the task. Unlike prior work that requires fine-tuning parts of the pipeline -- such as adjusting an LLM on robot-specific data or training separate vision encoders -- our approach demonstrates that with careful engineering, a single off-the-shelf VLLM can autonomously handle all aspects of a robotics task, from high-level planning to low-level location extraction and action execution. Crucially, compared to using GPT-4o alone, Wonderful Team is self-corrective and capable of iteratively fixing its own mistakes, enabling it to solve challenging long-horizon tasks. We validate our framework through extensive experiments, both in simulated environments using VIMABench and in real-world settings. Our system showcases the ability to handle diverse tasks such as manipulation, goal-reaching, and visual reasoning -- all in a zero-shot manner. These results underscore a key point: vision-language models have progressed rapidly in the past year and should be strongly considered as a backbone for many robotics problems moving forward.
Abstract（参考訳）: ゼロショット方式でロボットの問題を解くために設計された多エージェント視覚大言語モデル(VLLM)フレームワークであるWonderful Teamを紹介した。我々の文脈では、ゼロショットとは、新しい環境において、ロボットの周囲のイメージとタスク記述をVLLMに提供し、ロボットがタスクを完了するために必要なアクションのシーケンスをVLLMが出力することを意味する。ロボット固有のデータに対するLLMの調整や、別々のビジョンエンコーダのトレーニングなど、パイプラインの微調整が必要な以前の作業とは異なり、当社のアプローチでは、慎重にエンジニアリングすることで、単一のオフザシェルフVLLMが、高レベルの計画から低レベルのロケーション抽出、アクション実行に至るまで、ロボットタスクのすべての側面を自律的に処理できることが示されています。重要なことに、GPT-4o単独で使うのに比べ、Wonderful Teamは自己修正的であり、自分自身のミスを反復的に修正できるため、長期的な課題を解決できる。我々は、VIMABenchを用いたシミュレーション環境と実世界の環境の両方において、広範な実験を通してフレームワークを検証する。私たちのシステムは、操作、ゴールリーチ、視覚的推論といった多様なタスクを、すべてゼロショットで処理できる能力を示しています。これらの結果は、この1年で視覚言語モデルは急速に進歩し、多くのロボティクス問題のバックボーンとして強く考えるべきである、という重要なポイントを浮き彫りにしている。

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