論文の概要: Towards Generalizable Vision-Language Robotic Manipulation: A Benchmark and LLM-guided 3D Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01345v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 09:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:39:21.798917
• Title: Towards Generalizable Vision-Language Robotic Manipulation: A Benchmark and LLM-guided 3D Policy
• Title（参考訳）: 汎用ビジョンランゲージロボットマニピュレーションに向けて:ベンチマークとLLM誘導型3Dポリシー
• Authors: Ricardo Garcia, Shizhe Chen, Cordelia Schmid,
• Abstract要約: GemBenchは視覚言語ロボット操作ポリシーの一般化能力を評価するための新しいベンチマークである。 LLMのタスク計画機能と3D-LOTUSの動作計画機能を統合するフレームワークである3D-LOTUS++を提案する。 3D-LOTUS++はGemBenchの新しいタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、ロボット操作の一般化のための新しい標準を設定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.50785963043161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalizing language-conditioned robotic policies to new tasks remains a significant challenge, hampered by the lack of suitable simulation benchmarks. In this paper, we address this gap by introducing GemBench, a novel benchmark to assess generalization capabilities of vision-language robotic manipulation policies. GemBench incorporates seven general action primitives and four levels of generalization, spanning novel placements, rigid and articulated objects, and complex long-horizon tasks. We evaluate state-of-the-art approaches on GemBench and also introduce a new method. Our approach 3D-LOTUS leverages rich 3D information for action prediction conditioned on language. While 3D-LOTUS excels in both efficiency and performance on seen tasks, it struggles with novel tasks. To address this, we present 3D-LOTUS++, a framework that integrates 3D-LOTUS's motion planning capabilities with the task planning capabilities of LLMs and the object grounding accuracy of VLMs. 3D-LOTUS++ achieves state-of-the-art performance on novel tasks of GemBench, setting a new standard for generalization in robotic manipulation. The benchmark, codes and trained models are available at \url{https://www.di.ens.fr/willow/research/gembench/}.
• Abstract（参考訳）: 言語条件のロボットポリシーを新しいタスクに一般化することは、適切なシミュレーションベンチマークが欠如していることから、依然として大きな課題である。 本稿では,視覚言語ロボット操作ポリシーの一般化能力を評価する新しいベンチマークであるGemBenchを導入することにより,このギャップに対処する。 GemBenchには7つの一般的なアクションプリミティブと4つのレベルの一般化、新しい配置、堅固で明瞭なオブジェクト、複雑な長距離タスクが含まれている。 GemBenchにおける最先端のアプローチを評価し,新しい手法を提案する。 我々の3D-LOTUSは、リッチな3D情報を利用して、言語による行動予測を行う。 3D-LOTUSは、目に見えるタスクの効率とパフォーマンスの両方に優れていますが、新しいタスクでは苦労しています。 3D-LOTUS++は3D-LOTUSの動作計画能力とLLMのタスク計画能力と、VLMのオブジェクト基底精度を統合したフレームワークである。 3D-LOTUS++はGemBenchの新しいタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、ロボット操作の一般化のための新しい標準を設定している。 ベンチマーク、コード、トレーニングされたモデルは、 \url{https://www.di.ens.fr/willow/research/gembench/} で公開されている。

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