論文の概要: RoboFlamingo-Plus: Fusion of Depth and RGB Perception with Vision-Language Models for Enhanced Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19510v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 10:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:53.983299
• Title: RoboFlamingo-Plus: Fusion of Depth and RGB Perception with Vision-Language Models for Enhanced Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: RoboFlamingo-Plus:視覚言語モデルを用いたロボットマニピュレーションのための深度とRGB知覚の融合
• Authors: Sheng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット操作性能を大幅に向上させるために,深度データをVLM(Vision-Language Models)に組み込んだRoboFlamingo-Plusを紹介する。 本研究では,事前学習した視覚変換器(ViT)と再サンプリング技術を統合することで,RGBと深度情報の微妙な融合を実現する。 RoboFlamingo-Plusの新規性は、深度データ処理のための入力の適応であり、深度特徴抽出のために事前訓練されたリサンプラーを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.451742375408457
• License:
• Abstract: As robotic technologies advancing towards more complex multimodal interactions and manipulation tasks, the integration of advanced Vision-Language Models (VLMs) has become a key driver in the field. Despite progress with current methods, challenges persist in fusing depth and RGB information within 3D environments and executing tasks guided by linguistic instructions. In response to these challenges, we have enhanced the existing RoboFlamingo framework by introducing RoboFlamingo-Plus, which incorporates depth data into VLMs to significantly improve robotic manipulation performance. Our research achieves a nuanced fusion of RGB and depth information by integrating a pre-trained Vision Transformer (ViT) with a resampling technique, closely aligning this combined data with linguistic cues for superior multimodal understanding. The novelty of RoboFlamingo-Plus lies in its adaptation of inputs for depth data processing, leveraging a pre-trained resampler for depth feature extraction, and employing cross-attention mechanisms for optimal feature integration. These improvements allow RoboFlamingo-Plus to not only deeply understand 3D environments but also easily perform complex, language-guided tasks in challenging settings. Experimental results show that RoboFlamingo-Plus boosts robotic manipulation by 10-20% over current methods, marking a significant advancement. Codes and model weights are public at RoboFlamingo-Plus.
• Abstract（参考訳）: ロボット技術がより複雑なマルチモーダルインタラクションや操作タスクへと進むにつれ、高度なビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)の統合がこの分野において重要な要因となっている。 現在の手法の進歩にもかかわらず、3D環境における深度とRGB情報の融合や言語指導によるタスクの実行には課題が続いている。 これらの課題に対応するため,ロボット操作性能を大幅に向上させるために,深度データをVLMに組み込んだRoboFlamingo-Plusを導入することで,既存のRoboFlamingoフレームワークを拡張した。 本研究は,事前学習された視覚変換器(ViT)と再サンプリング技術を統合することで,RGBと深度情報の微妙な融合を実現し,この組み合わせを言語的手がかりと密接に整合させることにより,より優れたマルチモーダル理解を実現する。 RoboFlamingo-Plusの新規性は、深度データ処理のための入力の適応、深度特徴抽出のためのトレーニング済みリサンプラーの利用、最適特徴統合のためのクロスアテンション機構の利用にある。 これらの改善により、RoboFlamingo-Plusは3D環境を深く理解するだけでなく、複雑な言語誘導タスクを簡単に実行することができる。 実験の結果、RoboFlamingo-Plusは現在の方法よりも10-20%ロボット操作を加速し、大きな進歩を示している。 コードとモデルウェイトはRoboFlamingo-Plusで公開されている。

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