論文の概要: VLM See, Robot Do: Human Demo Video to Robot Action Plan via Vision Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08792v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 13:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 22:05:43.536549
• Title: VLM See, Robot Do: Human Demo Video to Robot Action Plan via Vision Language Model
• Title（参考訳）: VLM See, Robot Do:人間のデモビデオから視覚言語モデルによるロボット行動計画へ
• Authors: Beichen Wang, Juexiao Zhang, Shuwen Dong, Irving Fang, Chen Feng,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、常識推論と一般化可能性において、ロボット工学に採用されている。 本研究では,VLMを用いて人間のデモ映像を解釈し,ロボットによるタスク計画を生成する。 これは、VLMが人間によるデモンストレーションを「見る」ことができ、それに対応する計画をロボットに「見る」ように説明できるためである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.557035895252272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision Language Models (VLMs) have recently been adopted in robotics for their capability in common sense reasoning and generalizability. Existing work has applied VLMs to generate task and motion planning from natural language instructions and simulate training data for robot learning. In this work, we explore using VLM to interpret human demonstration videos and generate robot task planning. Our method integrates keyframe selection, visual perception, and VLM reasoning into a pipeline. We named it SeeDo because it enables the VLM to ''see'' human demonstrations and explain the corresponding plans to the robot for it to ''do''. To validate our approach, we collected a set of long-horizon human videos demonstrating pick-and-place tasks in three diverse categories and designed a set of metrics to comprehensively benchmark SeeDo against several baselines, including state-of-the-art video-input VLMs. The experiments demonstrate SeeDo's superior performance. We further deployed the generated task plans in both a simulation environment and on a real robot arm.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、ロボット工学において、常識推論と一般化可能性の能力のために最近採用されている。 既存の作業では、自然言語命令からタスクと動作計画を生成するためにVLMを適用し、ロボット学習のためのトレーニングデータをシミュレートしている。 本研究では,VLMを用いて人間のデモ映像を解釈し,ロボットによるタスク計画を生成する。 本手法は,キーフレーム選択,視覚知覚,VLM推論をパイプラインに統合する。 そこで我々は,VLMが人間の実演を「見る」ことができ,それに対応する計画をロボットに「見る」ように説明できるので,SeeeDoと名付けた。 提案手法の有効性を検証するため,3つのカテゴリにまたがるピック・アンド・プレイス・タスクを実演する長期的人間ビデオの集合を収集し,最新のビデオ入力VLMを含むいくつかのベースラインに対して,SeeDoを総合的にベンチマークする指標セットを設計した。 実験はSeeeDoの優れたパフォーマンスを示している。 さらに、シミュレーション環境と実際のロボットアームの両方に、生成されたタスクプランを配置した。

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