論文の概要: $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24164v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:43.164390
• Title: $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
• Title（参考訳）: $π_0$:汎用ロボット制御のための視覚・言語・行動流モデル
• Authors: Kevin Black, Noah Brown, Danny Driess, Adnan Esmail, Michael Equi, Chelsea Finn, Niccolo Fusai, Lachy Groom, Karol Hausman, Brian Ichter, Szymon Jakubczak, Tim Jones, Liyiming Ke, Sergey Levine, Adrian Li-Bell, Mohith Mothukuri, Suraj Nair, Karl Pertsch, Lucy Xiaoyang Shi, James Tanner, Quan Vuong, Anna Walling, Haohuan Wang, Ury Zhilinsky,
• Abstract要約: 本稿では,インターネット規模のセマンティック知識を継承するために,事前学習された視覚言語モデル(VLM)上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案する。 我々は,事前訓練後のタスクをゼロショットで実行し,人からの言語指導に追従し,微調整で新たなスキルを習得する能力の観点から,我々のモデルを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.32743739202543
• License:
• Abstract: Robot learning holds tremendous promise to unlock the full potential of flexible, general, and dexterous robot systems, as well as to address some of the deepest questions in artificial intelligence. However, bringing robot learning to the level of generality required for effective real-world systems faces major obstacles in terms of data, generalization, and robustness. In this paper, we discuss how generalist robot policies (i.e., robot foundation models) can address these challenges, and how we can design effective generalist robot policies for complex and highly dexterous tasks. We propose a novel flow matching architecture built on top of a pre-trained vision-language model (VLM) to inherit Internet-scale semantic knowledge. We then discuss how this model can be trained on a large and diverse dataset from multiple dexterous robot platforms, including single-arm robots, dual-arm robots, and mobile manipulators. We evaluate our model in terms of its ability to perform tasks in zero shot after pre-training, follow language instructions from people and from a high-level VLM policy, and its ability to acquire new skills via fine-tuning. Our results cover a wide variety of tasks, such as laundry folding, table cleaning, and assembling boxes.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習は、柔軟で汎用的で巧妙なロボットシステムの可能性を解き明かし、人工知能の最も深い問題に対処する、という大きな約束を持っている。 しかし、実世界の効果的なシステムに必要な一般性のレベルにロボット学習をもたらすことは、データ、一般化、堅牢性の面で大きな障害に直面している。 本稿では,汎用ロボット政策(すなわち,ロボット基盤モデル)がこれらの課題にどのように対処できるか,そして,複雑できめ細やかなタスクに対して,効果的な汎用ロボット政策を設計する方法について論じる。 本稿では,インターネット規模のセマンティック知識を継承するために,事前学習された視覚言語モデル(VLM)上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案する。 次に、このモデルを、シングルアームロボット、デュアルアームロボット、移動マニピュレータを含む、複数のデクスタスロボットプラットフォームから、大規模で多様なデータセットでトレーニングする方法について議論する。 我々は,事前訓練後のタスクをゼロショットで実行し,高レベルなVLMポリシーによる言語指導に追従し,微調整によって新たなスキルを習得する能力の観点から,我々のモデルを評価した。 本研究の結果は, 洗濯の折り畳み, テーブルクリーニング, 組み立てボックスなど, さまざまなタスクをカバーしている。

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