論文の概要: GraspCorrect: Robotic Grasp Correction via Vision-Language Model-Guided Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15035v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 09:25:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:22:34.610036
• Title: GraspCorrect: Robotic Grasp Correction via Vision-Language Model-Guided Feedback
• Title（参考訳）: GraspCorrect:視覚言語モデル誘導フィードバックによるロボット用Grasp補正
• Authors: Sungjae Lee, Yeonjoo Hong, Kwang In Kim,
• Abstract要約: 最先端の政策モデルでさえ不安定な把握行動を示すことが多い。 視覚言語モデル誘導フィードバックによるグルーピング性能の向上を目的とした,プラグイン・アンド・プレイモジュールであるGraspCorrectを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48582504679409
• License:
• Abstract: Despite significant advancements in robotic manipulation, achieving consistent and stable grasping remains a fundamental challenge, often limiting the successful execution of complex tasks. Our analysis reveals that even state-of-the-art policy models frequently exhibit unstable grasping behaviors, leading to failure cases that create bottlenecks in real-world robotic applications. To address these challenges, we introduce GraspCorrect, a plug-and-play module designed to enhance grasp performance through vision-language model-guided feedback. GraspCorrect employs an iterative visual question-answering framework with two key components: grasp-guided prompting, which incorporates task-specific constraints, and object-aware sampling, which ensures the selection of physically feasible grasp candidates. By iteratively generating intermediate visual goals and translating them into joint-level actions, GraspCorrect significantly improves grasp stability and consistently enhances task success rates across existing policy models in the RLBench and CALVIN datasets.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作の大幅な進歩にもかかわらず、一貫性と安定した把握を達成することは、しばしば複雑なタスクの実行を成功させるという根本的な課題である。 我々の分析によると、最先端のポリシーモデルでさえ不安定な把握行動を示し、現実のロボットアプリケーションにボトルネックを生じさせるような障害を発生させる。 これらの課題に対処するために,視覚言語モデル誘導フィードバックによるグルーピング性能の向上を目的とした,プラグイン・アンド・プレイモジュールであるGraspCorrectを導入する。 GraspCorrectでは、タスク固有の制約を含むグリップ誘導プロンプトと、物理的に実現可能なグリップ候補の選択を保証するオブジェクト認識サンプリングという、2つの重要なコンポーネントを備えた反復的な視覚的質問応答フレームワークを採用している。 中間的な視覚目標を反復的に生成し、それらを共同レベルのアクションに変換することで、GraspCorrectは把握安定性を大幅に改善し、RLBenchおよびCALVINデータセット内の既存のポリシーモデル間のタスク成功率を一貫して向上させる。

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