論文の概要: LADEV: A Language-Driven Testing and Evaluation Platform for Vision-Language-Action Models in Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05191v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 16:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:49:12.239174
• Title: LADEV: A Language-Driven Testing and Evaluation Platform for Vision-Language-Action Models in Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: LADEV:ロボットマニピュレーションにおける視覚言語モデルのための言語駆動テストと評価プラットフォーム
• Authors: Zhijie Wang, Zhehua Zhou, Jiayang Song, Yuheng Huang, Zhan Shu, Lei Ma,
• Abstract要約: Vision-Language-Action(VLA)モデルは、ロボット操作タスクのための統合されたソリューションである。 VLAモデルのデータ駆動性は、解釈可能性の欠如と相まって、その有効性と堅牢性を保証することが難しい課題である。 本稿では,VLAモデルの評価に特化して設計された,包括的で効率的なプラットフォームであるLADEV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: Building on the advancements of Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs), recent research has introduced Vision-Language-Action (VLA) models as an integrated solution for robotic manipulation tasks. These models take camera images and natural language task instructions as input and directly generate control actions for robots to perform specified tasks, greatly improving both decision-making capabilities and interaction with human users. However, the data-driven nature of VLA models, combined with their lack of interpretability, makes the assurance of their effectiveness and robustness a challenging task. This highlights the need for a reliable testing and evaluation platform. For this purpose, in this work, we propose LADEV, a comprehensive and efficient platform specifically designed for evaluating VLA models. We first present a language-driven approach that automatically generates simulation environments from natural language inputs, mitigating the need for manual adjustments and significantly improving testing efficiency. Then, to further assess the influence of language input on the VLA models, we implement a paraphrase mechanism that produces diverse natural language task instructions for testing. Finally, to expedite the evaluation process, we introduce a batch-style method for conducting large-scale testing of VLA models. Using LADEV, we conducted experiments on several state-of-the-art VLA models, demonstrating its effectiveness as a tool for evaluating these models. Our results showed that LADEV not only enhances testing efficiency but also establishes a solid baseline for evaluating VLA models, paving the way for the development of more intelligent and advanced robotic systems.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)とVLM(Vision Language Models)の進歩に基づく最近の研究は、ロボット操作タスクの統合ソリューションとしてVision-Language-Action(VLA)モデルを導入した。 これらのモデルは、カメライメージと自然言語タスク命令を入力として、ロボットが特定のタスクを実行するための制御アクションを直接生成し、意思決定能力と人間のユーザとのインタラクションを大幅に改善する。 しかしながら、VLAモデルのデータ駆動性は、解釈可能性の欠如と相まって、その有効性と堅牢性を保証することが困難な課題である。 これは信頼性の高いテストと評価プラットフォームの必要性を強調している。 そこで本研究では,VLAモデルの評価に特化して設計された,包括的で効率的なプラットフォームであるLADEVを提案する。 まず、自然言語入力からシミュレーション環境を自動的に生成し、手動調整の必要性を軽減し、テスト効率を大幅に改善する言語駆動型アプローチを提案する。 そして、VLAモデルに対する言語入力の影響をさらに評価するために、様々な自然言語タスク命令を生成するパラフレーズ機構を実装した。 最後に,評価プロセスの迅速化を目的として,VLAモデルの大規模テストを行うバッチ方式を提案する。 LADEVを用いていくつかの最先端VLAモデルの実験を行い、それらのモデルを評価するためのツールとしての有効性を実証した。 この結果から,LADEVはテスト効率の向上だけでなく,VLAモデル評価のための強固なベースラインを確立し,よりインテリジェントで高度なロボットシステムの開発への道を開いた。

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