論文の概要: Towards Testing and Evaluating Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12894v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 16:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 12:59:09.669479
- Title: Towards Testing and Evaluating Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: An Empirical Study
- Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのためのビジョン・ランゲージ・アクション・モデルのテストと評価に向けて--実証的研究
- Authors: Zhijie Wang, Zhehua Zhou, Jiayang Song, Yuheng Huang, Zhan Shu, Lei Ma,
- Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、ロボット操作を前進させる可能性について多くの注目を集めている。
VLAモデルによって提供されるエンドツーエンドの知覚制御ループにもかかわらず、そのようなモデルの能力を包括的に理解する能力は欠如している。
VLAモデルの性能を評価するために,多様なロボット操作シーンを自動的に生成するテストフレームワークであるVLATestを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8735930411335895
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-modal foundation models and generative AI have demonstrated promising capabilities in applications across various domains. Recently, Vision-language-action (VLA) models have attracted much attention regarding their potential to advance robotic manipulation. Despite the end-to-end perception-control loop offered by the VLA models, there is a lack of comprehensive understanding of the capabilities of such models and an automated testing platform to reveal their robustness and reliability across different robotic manipulation scenarios. To address these challenges, in this work, we present VLATest, a testing framework that automatically generates diverse robotic manipulation scenes to assess the performance of VLA models from various perspectives. Large-scale experiments are considered, including eight VLA models, four types of manipulation tasks, and over 18,604 testing scenes. The experimental results show that existing VAL models still lack imperative robustness for practical applications. Specifically, the performance of VLA models can be significantly affected by several factors from the operation environments, such as camera poses, lighting conditions, and unseen objects. Our framework and the insights derived from the study are expected to pave the way for more advanced and reliable VLA-enabled robotic manipulation systems in practice.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル基礎モデルと生成AIは、様々な領域にわたるアプリケーションで有望な能力を実証している。
近年、ビジョン言語アクション(VLA)モデルは、ロボット操作を前進させる可能性について多くの注目を集めている。
VLAモデルが提供するエンドツーエンドの知覚制御ループにも拘わらず、さまざまなロボット操作シナリオにおける堅牢性と信頼性を明らかにするために、そのようなモデルと自動テストプラットフォームの機能に関する包括的な理解が欠如している。
これらの課題に対処するため、本研究では、さまざまな視点からVLAモデルの性能を評価するために、多様なロボット操作シーンを自動的に生成するテストフレームワークであるVLATestを提案する。
8つのVLAモデル、4種類の操作タスク、18,604以上のテストシーンを含む大規模な実験が検討されている。
実験の結果,既存のVALモデルには実用上必須のロバスト性がないことがわかった。
具体的には、VLAモデルの性能は、カメラのポーズ、照明条件、見えない物体など、運用環境のいくつかの要因に大きく影響される可能性がある。
我々の枠組みと研究から得られた知見は、より高度で信頼性の高いVLA対応ロボット操作システムの実現の道を開くことが期待されている。
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