論文の概要: STEER: Flexible Robotic Manipulation via Dense Language Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03409v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:53.644264
• Title: STEER: Flexible Robotic Manipulation via Dense Language Grounding
• Title（参考訳）: STEER:Dense Language Groundingによる柔軟ロボットマニピュレーション
• Authors: Laura Smith, Alex Irpan, Montserrat Gonzalez Arenas, Sean Kirmani, Dmitry Kalashnikov, Dhruv Shah, Ted Xiao,
• Abstract要約: STEERは、高精度でフレキシブルな低レベル制御で高レベルの常識推論をブリッジする、ロボット学習フレームワークである。 本手法は, 複雑な状況認識を, 厳密なアノテーションによる言語基盤ポリシーの訓練を通じて, 行動可能な低レベル行動に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.97343810491996
• License:
• Abstract: The complexity of the real world demands robotic systems that can intelligently adapt to unseen situations. We present STEER, a robot learning framework that bridges high-level, commonsense reasoning with precise, flexible low-level control. Our approach translates complex situational awareness into actionable low-level behavior through training language-grounded policies with dense annotation. By structuring policy training around fundamental, modular manipulation skills expressed in natural language, STEER exposes an expressive interface for humans or Vision-Language Models (VLMs) to intelligently orchestrate the robot's behavior by reasoning about the task and context. Our experiments demonstrate the skills learned via STEER can be combined to synthesize novel behaviors to adapt to new situations or perform completely new tasks without additional data collection or training.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の複雑さは、目に見えない状況にインテリジェントに適応できるロボットシステムを必要とする。 STEERは,高精度でフレキシブルな低レベル制御で高レベルな常識推論をブリッジするロボット学習フレームワークである。 本手法は, 複雑な状況認識を, 厳密なアノテーションによる言語基盤ポリシーの訓練を通じて, 行動可能な低レベル行動に変換する。 自然言語で表現される基本的なモジュラーな操作スキルに関するポリシートレーニングを構築することで、STEERは人間や視覚言語モデル(VLM)のための表現インターフェイスを公開し、タスクとコンテキストを推論することでロボットの動作をインテリジェントにオーケストレーションする。 実験では,STEERを用いて学習したスキルを組み合わせて,新しい状況に適応したり,データ収集やトレーニングを伴わずに全く新しいタスクを遂行したりすることができる。

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