論文の概要: Wonderful Team: Zero-Shot Physical Task Planning with Visual LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19094v5
• Date: Wed, 04 Dec 2024 00:40:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 21:42:00.306467
• Title: Wonderful Team: Zero-Shot Physical Task Planning with Visual LLMs
• Title（参考訳）: 素晴らしいチーム:ビジュアルLLMによるゼロショット物理タスクプランニング
• Authors: Zidan Wang, Rui Shen, Bradly Stadie,
• Abstract要約: Wonderful Teamは、ゼロショットでハイレベルなロボット計画を実行するためのフレームワークである。 現実のセマンティクスと物理的計画タスクにおけるWonderful Teamのパフォーマンスは、しばしば別々のビジョンシステムに依存するメソッドを超えることが示される。
• 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 for executing high level robotic planning in a zero-shot regime. In our context, zero-shot high-level planning 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 previous methods for high-level visual planning for robotic manipulation, our method uses VLLMs for the entire planning process, enabling a more tightly integrated loop between perception, control, and planning. As a result, Wonderful Team's performance on a real-world semantic and physical planning tasks often exceeds methods that rely on separate vision systems. For example, we see an average 40% success-rate improvement on VimaBench over prior methods such as NLaP, an average 30% improvement over Trajectory Generators on tasks from the Trajectory Generator paper including drawing and wiping a plate, and an average 70% improvement over Trajectory Generators on a new set of semantic reasoning tasks including environment re-arrangement with implicit linguistic constraints. We hope these results highlight the rapid improvements of VLLMs in the past year, and motivate the community to consider VLLMs as an option for some high-level robotic planning problems in the future.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット方式で高レベルのロボット計画を実行するための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を紹介する。 我々の文脈では、ゼロショット高レベル計画とは、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備えたVLLMを提供し、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。 ロボット操作のための従来の高レベル視覚計画法とは異なり、本手法はVLLMを全体計画プロセスに使用し、知覚、制御、計画の間のより密に統合されたループを可能にする。 その結果、Wonderful Teamの現実世界のセマンティクスおよび物理的な計画タスクにおけるパフォーマンスは、しばしば別々のビジョンシステムに依存するメソッドを超えている。 例えば、NLaPのような従来の手法よりも平均40%の成功率の改善、トラジェクトリジェネレータの描画やワイピングを含むタスクにおける平均30%の改善、そして暗黙の言語制約を伴う環境再配置を含む新しいセマンティック推論タスクにおけるトラジェクトリジェネレータの70%の改善などがあります。 これらの結果が、過去1年間のVLLMの急速な改善を浮き彫りにし、将来的にはVLLMを高レベルのロボット計画問題への選択肢として考えるようコミュニティに促すことを願っている。

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