論文の概要: Benchmarking Vision, Language, & Action Models on Robotic Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05821v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 18:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 08:06:15.892516
• Title: Benchmarking Vision, Language, & Action Models on Robotic Learning Tasks
• Title（参考訳）: ロボット学習課題における視覚・言語・行動モデルのベンチマーク
• Authors: Pranav Guruprasad, Harshvardhan Sikka, Jaewoo Song, Yangyue Wang, Paul Pu Liang,
• Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは汎用ロボットシステムを開発する上で有望な方向を示す。 VLAモデルを評価するための総合的な評価フレームワークとベンチマークスイートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.93006455952299
• License:
• Abstract: Vision-language-action (VLA) models represent a promising direction for developing general-purpose robotic systems, demonstrating the ability to combine visual understanding, language comprehension, and action generation. However, systematic evaluation of these models across diverse robotic tasks remains limited. In this work, we present a comprehensive evaluation framework and benchmark suite for assessing VLA models. We profile three state-of-the-art VLM and VLAs - GPT-4o, OpenVLA, and JAT - across 20 diverse datasets from the Open-X-Embodiment collection, evaluating their performance on various manipulation tasks. Our analysis reveals several key insights: 1. current VLA models show significant variation in performance across different tasks and robot platforms, with GPT-4o demonstrating the most consistent performance through sophisticated prompt engineering, 2. all models struggle with complex manipulation tasks requiring multi-step planning, and 3. model performance is notably sensitive to action space characteristics and environmental factors. We release our evaluation framework and findings to facilitate systematic assessment of future VLA models and identify critical areas for improvement in the development of general purpose robotic systems.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語アクションモデル(VLA)は、汎用ロボットシステムを開発する上で有望な方向を示し、視覚的理解、言語理解、行動生成を組み合わせた能力を示す。 しかしながら、これらのモデルの多様なロボットタスクに対する体系的な評価は、依然として限られている。 本稿では,VLAモデルを評価するための総合評価フレームワークとベンチマークスイートを提案する。 GPT-4o、OpenVLA、JATの3つの最先端VLMとVLAをOpen-X-Embodimentコレクションから20種類のデータセットに分類し、さまざまな操作タスクのパフォーマンスを評価した。 私たちの分析では、いくつかの重要な洞察が浮かび上がっています。 1. 現在のVLAモデルはタスクやロボットプラットフォームにまたがる性能が著しく変化しており、GPT-4oは高度なプロンプトエンジニアリングによって最も一貫した性能を示している。 2. 全てのモデルは、多段階計画を必要とする複雑な操作タスクに苦しむ。 3. モデル性能は, 行動空間特性や環境要因に特に敏感である。 今後のVLAモデルを体系的に評価し,汎用ロボットシステムの開発における重要な領域を特定するための評価フレームワークと知見をリリースする。

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