論文の概要: Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27558v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 15:42:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.153769
- Title: Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs
- Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションの高精度化に向けて--シーングラフによる基礎モデルを用いた言語間相互作用
- Authors: Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park,
- Abstract要約: このフレームワークは、市販のモデルと、堅牢なタスクシークエンシングが可能な汎用推論モデルを統合する。
フレームワーク内で動的に維持されるシーングラフは、空間的認識を提供し、環境に関する一貫した推論を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2246649738388389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a framework that leverages pre-trained foundation models for robotic manipulation without domain-specific training. The framework integrates off-the-shelf models, combining multimodal perception from foundation models with a general-purpose reasoning model capable of robust task sequencing. Scene graphs, dynamically maintained within the framework, provide spatial awareness and enable consistent reasoning about the environment. The framework is evaluated through a series of tabletop robotic manipulation experiments, and the results highlight its potential for building robotic manipulation systems directly on top of off-the-shelf foundation models.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ドメイン固有のトレーニングを使わずに,事前学習した基礎モデルをロボット操作に活用するフレームワークを提案する。
このフレームワークはオフザシェルフモデルを統合し、基礎モデルからのマルチモーダル認識と、堅牢なタスクシーケンシングが可能な汎用推論モデルを組み合わせる。
フレームワーク内で動的に維持されるシーングラフは、空間的認識を提供し、環境に関する一貫した推論を可能にする。
このフレームワークは、一連のテーブルトップロボット操作実験を通じて評価され、その結果は、既製の基礎モデルの上にロボット操作システムを直接構築する可能性を強調している。
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