論文の概要: EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17379v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 16:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:57:28.082657
• Title: EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution
• Title（参考訳）: EMPOWER: オンライングラウンドと実行によるマルチロールオープン語彙プランニング
• Authors: Francesco Argenziano, Michele Brienza, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi, Domenico D. Bloisi,
• Abstract要約: 実生活環境におけるロボットのタスクプランニングは重要な課題である。 これらの課題は、目標を達成するためのステップの基底的なシーケンスを特定することの難しさ、高レベルのアクションと低レベルのコマンドの標準化されたマッピングの欠如、ロボットハードウェアの限られたリソースを考えると、計算オーバーヘッドを低く抑えることの3つの問題に起因している。 オープン・ボキャブラリ・オンライン・グラウンドディングのためのフレームワークであるEMPOWERを紹介し,これらの問題に対処するための具体的エージェントの計画について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2369578015657954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Task planning for robots in real-life settings presents significant challenges. These challenges stem from three primary issues: the difficulty in identifying grounded sequences of steps to achieve a goal; the lack of a standardized mapping between high-level actions and low-level commands; and the challenge of maintaining low computational overhead given the limited resources of robotic hardware. We introduce EMPOWER, a framework designed for open-vocabulary online grounding and planning for embodied agents aimed at addressing these issues. By leveraging efficient pre-trained foundation models and a multi-role mechanism, EMPOWER demonstrates notable improvements in grounded planning and execution. Quantitative results highlight the effectiveness of our approach, achieving an average success rate of 0.73 across six different real-life scenarios using a TIAGo robot.
• Abstract（参考訳）: 実生活環境におけるロボットのタスクプランニングは重要な課題である。 これらの課題は、目標を達成するためのステップの基底的なシーケンスを特定することの難しさ、高レベルのアクションと低レベルのコマンドの標準化されたマッピングの欠如、ロボットハードウェアの限られたリソースを考えると、計算オーバーヘッドを低く抑えることの3つの問題に起因している。 オープン・ボキャブラリ・オンライン・グラウンドディングのためのフレームワークであるEMPOWERを紹介し,これらの問題に対処するための具体的エージェントの計画について述べる。 効率的な事前学習基盤モデルとマルチロール機構を活用することで、EMPOWERは、基盤となる計画と実行の顕著な改善を示す。 TIAGoロボットを用いて,6つの実生活シナリオの平均成功率0.73を達成し,本手法の有効性を定量的に評価した。

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