論文の概要: TalkWithMachines: Enhancing Human-Robot Interaction for Interpretable Industrial Robotics Through Large/Vision Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15462v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 23:43:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:24:38.190629
- Title: TalkWithMachines: Enhancing Human-Robot Interaction for Interpretable Industrial Robotics Through Large/Vision Language Models
- Title（参考訳）: TalkWithMachines:大規模・視覚言語モデルによる解釈可能な産業ロボットのための人間-ロボットインタラクションの強化
- Authors: Ammar N. Abbas, Csaba Beleznai,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) の最近の進歩について検討する。
この統合により、ロボットは自然言語で与えられたコマンドを理解し、実行し、視覚的および/または記述的な入力を通じて環境を認識することができる。
本稿は、低レベル制御を探索するLLM支援型ロボット制御4つについて概説し、(ii)ロボットの内部状態を記述した言語に基づくフィードバックの生成、(iii)視覚情報の追加入力としての利用、(iv)タスク計画とフィードバックを生成するロボット構造情報の利用について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
- License:
- Abstract: TalkWithMachines aims to enhance human-robot interaction by contributing to interpretable industrial robotic systems, especially for safety-critical applications. The presented paper investigates recent advancements in Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs), in combination with robotic perception and control. This integration allows robots to understand and execute commands given in natural language and to perceive their environment through visual and/or descriptive inputs. Moreover, translating the LLM's internal states and reasoning into text that humans can easily understand ensures that operators gain a clearer insight into the robot's current state and intentions, which is essential for effective and safe operation. Our paper outlines four LLM-assisted simulated robotic control workflows, which explore (i) low-level control, (ii) the generation of language-based feedback that describes the robot's internal states, (iii) the use of visual information as additional input, and (iv) the use of robot structure information for generating task plans and feedback, taking the robot's physical capabilities and limitations into account. The proposed concepts are presented in a set of experiments, along with a brief discussion. Project description, videos, and supplementary materials will be available on the project website: https://talk-machines.github.io.
- Abstract（参考訳）: TalkWithMachinesは、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、解釈可能な産業用ロボットシステムに貢献することによって、人間とロボットのインタラクションを強化することを目指している。
本稿では,ロボットの知覚と制御を併用したLarge Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) の最近の進歩について検討する。
この統合により、ロボットは自然言語で与えられたコマンドを理解し、実行し、視覚的および/または記述的な入力を通じて環境を知覚することができる。
さらに、LLMの内部状態の翻訳と、人間が容易に理解できるテキストへの推論により、オペレーターがロボットの現在の状態と意図についてより明確な洞察を得ることが、効果的で安全な操作に不可欠である。
本稿は、LLMによるロボット制御のシミュレーションワークフローを4つ紹介する。
(i)低レベル制御
(2)ロボットの内部状態を記述した言語に基づくフィードバックの生成
三 視覚情報の追加入力としての使用、及び
(4)作業計画やフィードバックの生成にロボット構造情報を使用することにより,ロボットの身体的能力と限界を考慮に入れた。
提案された概念は、簡単な議論とともに、一連の実験で提示される。
プロジェクト説明、ビデオ、補足資料はプロジェクトのWebサイト(https://talk-machines.github.io)で入手できる。
関連論文リスト
- $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control [77.32743739202543]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:22:30Z) - LLaRA: Supercharging Robot Learning Data for Vision-Language Policy [56.505551117094534]
我々はLLaRA: Large Language and Robotics Assistantを紹介した。
まず、既存の行動クローニングデータセットからロボットのための会話スタイルの指導データを生成する自動パイプラインを提案する。
このようなデータセットを限定的に微調整したVLMは、ロボット制御において有意義な行動決定を導出できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T17:59:12Z) - RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:12:00Z) - Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and
Perspectives [46.57277568357048]
大規模言語モデル(LLM)は大幅に拡張され、様々な領域にまたがって統合されている。
ロボットが複雑な環境と対話する具体的タスクでは、テキストのみのLLMは、ロボットの視覚知覚との互換性が欠如しているため、しばしば課題に直面している。
本稿では,マルチモーダル GPT-4V を利用して,自然言語命令とロボットの視覚認識を組み合わせることで,具体的タスク計画を強化するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T03:22:16Z) - QUAR-VLA: Vision-Language-Action Model for Quadruped Robots [37.952398683031895]
中心となるアイデアは、ロボットの全体的な知性を高めることだ。
本稿では,VLAモデルのファミリである Quadruped Robotic Transformer (QUART) を提案する。
提案手法は,動作可能なロボットポリシーを導き,一貫した能力の獲得を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T06:15:03Z) - Interactive Planning Using Large Language Models for Partially
Observable Robotics Tasks [54.60571399091711]
大きな言語モデル(LLM)は、オープン語彙タスクを実行するロボットエージェントを作成することで、驚くべき成果を上げている。
LLMを用いた部分的に観測可能なタスクのための対話型計画手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T22:54:44Z) - Large Language Models for Robotics: A Survey [40.76581696885846]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語の処理と生成能力を有しており、ロボットとの効率的な対話と協調を促進する。
本レビューは,ロボット制御,知覚,意思決定,経路計画といった重要な領域に対する,ロボット工学におけるLLMの応用と貢献を要約することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T10:46:35Z) - WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model [92.90127398282209]
本稿では,最新のLarge Language Models(LLM)と既存のビジュアルグラウンドとロボットグルーピングシステムを統合する可能性について検討する。
本稿では,この統合の例としてWALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model)を紹介する。
我々は,このLCMを利用したシステムを物理ロボットに展開し,よりユーザフレンドリなインタフェースで指導誘導型把握タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-30T11:35:21Z) - Language-Driven Representation Learning for Robotics [115.93273609767145]
ロボット工学における視覚表現学習の最近の研究は、日々の作業を行う人間の大規模なビデオデータセットから学ぶことの可能性を実証している。
人間のビデオやキャプションから言語による表現学習を行うためのフレームワークを提案する。
我々は、Voltronの言語駆動学習が、特に高レベル制御を必要とするターゲット問題において、先行技術よりも優れていることを発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:29:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。