論文の概要: SpatialCoT: Advancing Spatial Reasoning through Coordinate Alignment and Chain-of-Thought for Embodied Task Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10074v2
- Date: Wed, 22 Jan 2025 08:36:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-23 13:30:42.522192
- Title: SpatialCoT: Advancing Spatial Reasoning through Coordinate Alignment and Chain-of-Thought for Embodied Task Planning
- Title（参考訳）: 空間CoT:身体的タスク計画のための協調的アライメントと整合性による空間的推論の促進
- Authors: Yuecheng Liu, Dafeng Chi, Shiguang Wu, Zhanguang Zhang, Yaochen Hu, Lingfeng Zhang, Yingxue Zhang, Shuang Wu, Tongtong Cao, Guowei Huang, Helong Huang, Guangjian Tian, Weichao Qiu, Xingyue Quan, Jianye Hao, Yuzheng Zhuang,
- Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)の空間的推論能力を高める新しい手法を提案する。
提案手法は,空間座標二方向アライメントとチェーン・オブ・ザ・スペース・グラウンドリングの2段階からなる。
シミュレーションと実環境設定の両方において,ナビゲーションタスクと操作タスクに挑戦する手法を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.487500113839666
- License:
- Abstract: Spatial reasoning is an essential problem in embodied AI research. Efforts to enhance spatial reasoning abilities through supplementary spatial data and fine-tuning have proven limited and ineffective when addressing complex embodied tasks, largely due to their dependence on language-based outputs. While some approaches have introduced a point-based action space to mitigate this issue, they fall short in managing more intricate tasks within complex environments. This deficiency arises from their failure to fully exploit the inherent thinking and reasoning capabilities that are fundamental strengths of Vision-Language Models (VLMs). To address these limitations, we propose a novel approach named SpatialCoT, specifically designed to bolster the spatial reasoning capabilities of VLMs. Our approach comprises two stages: spatial coordinate bi-directional alignment, which aligns vision-language inputs with spatial coordinates, and chain-of-thought spatial grounding, which harnesses the reasoning capabilities of language models for advanced spatial reasoning. We evaluate SpatialCoT on challenging navigation and manipulation tasks, both in simulation and real-world settings. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms previous state-of-the-art approaches in both tasks.
- Abstract（参考訳）: 空間推論は、具体化されたAI研究において不可欠な問題である。
補足空間データや微調整によって空間推論能力を高める努力は、言語に基づく出力に依存しているため、複雑な具体的タスクに対処する際に制限され、効果がないことが証明されている。
いくつかのアプローチでは、この問題を軽減するためにポイントベースのアクションスペースを導入しているが、複雑な環境でのより複雑なタスクの管理には不足している。
この欠陥は、ビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)の基本的強みである固有の思考と推論能力を完全に活用できなかったことから生じる。
これらの制約に対処するため,VLMの空間的推論能力を高めるために,SpatialCoTという新しい手法を提案する。
提案手法は,視覚言語入力を空間座標に整列する空間座標二方向アライメントと,より進んだ空間推論のための言語モデルの推論能力を利用するチェーン・オブ・シンク空間グラウンドリングの2段階からなる。
本研究では,シミュレーションと実環境設定の両方において,ナビゲーションと操作に挑戦するタスクについてSpatialCoTを評価する。
実験結果から,本手法は両タスクの従来手法よりも有意に優れていたことがわかった。
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