論文の概要: Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.30022v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 17:19:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.94683
• Title: Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのためのハイブリッドフレームワーク:強化学習と大規模言語モデルの統合
• Abstract要約: 本稿では,強化学習(RL)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせてロボット操作タスクを改善するハイブリッドフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,ロボットシステムにおける低レベルの実行と高レベルの推論を効果的に結合する。 このフレームワークは、Franka Emika Pandaロボットアームを使用して、PyBulletベースのシミュレーション環境でテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new hybrid framework that combines Reinforcement Learning (RL) and Large Language Models (LLMs) to improve robotic manipulation tasks. By utilizing RL for accurate low-level control and LLMs for high level task planning and understanding of natural language, the proposed framework effectively connects low-level execution with high-level reasoning in robotic systems. This integration allows robots to understand and carry out complex, human-like instructions while adapting to changing environments in real time. The framework is tested in a PyBullet-based simulation environment using the Franka Emika Panda robotic arm, with various manipulation scenarios as benchmarks. The results show a 33.5% decrease in task completion time and enhancements of 18.1% and 36.4% in accuracy and adaptability, respectively, when compared to systems that use only RL. These results underscore the potential of LLM-enhanced robotic systems for practical applications, making them more efficient, adaptable, and capable of interacting with humans. Future research will aim to explore sim-to-real transfer, scalability, and multi-robot systems to further broaden the framework's applicability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習(RL)と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせてロボット操作タスクを改善するハイブリッドフレームワークを提案する。 RLを高精度な低レベル制御に利用し、LLMを高レベルタスク計画と自然言語理解に活用することにより、ロボットシステムにおける低レベル実行と高レベル推論を効果的に結合する。 この統合によりロボットは、環境の変化にリアルタイムで適応しながら、複雑な人間的な指示を理解し、実行することができる。 このフレームワークは、Franka Emika Pandaロボットアームを使用して、PyBulletベースのシミュレーション環境でテストされている。 その結果、RLのみを使用するシステムと比較して、タスク完了時間が33.5%減少し、18.1%と36.4%の精度と適応性が向上した。 これらの結果は、LLMで強化されたロボットシステムの実用化の可能性を強調し、より効率的で適応性があり、人間と対話することを可能にする。 将来の研究は、フレームワークの適用性をさらに拡大するために、sim-to-real転送、スケーラビリティ、マルチロボットシステムを検討することを目的としている。

関連論文リスト

• Generalizable Geometric Prior and Recurrent Spiking Feature Learning for Humanoid Robot Manipulation [90.90219129619344]
  本稿では,スパイキング機能を備えたR-prior-S, Recurrent Geometric-priormodal Policyを提案する。 物理的現実の高レベル推論を基礎として、軽量な2次元幾何学的帰納バイアスを利用する。 ロボット行動生成におけるデータ効率問題に対して,再帰的適応スパイクネットワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T23:36:30Z)
• RoBridge: A Hierarchical Architecture Bridging Cognition and Execution for General Robotic Manipulation [90.81956345363355]
  RoBridgeは、一般的なロボット操作のための階層的なインテリジェントアーキテクチャである。 大規模事前学習型視覚言語モデル(VLM)に基づくハイレベル認知プランナー(HCP)で構成されている。 強化学習の手続き的スキルを解き放ち、認知と実行のギャップを効果的に埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-03T06:17:18Z)
• Trajectory Adaptation using Large Language Models [0.8704964543257245]
  新しい状況に応じた人間の指示に基づくロボット軌道の適応は、より直感的でスケーラブルな人間とロボットの相互作用を実現するために不可欠である。 本研究は,市販の移動プランナが生成する汎用ロボット軌道に適応する柔軟な言語ベースのフレームワークを提案する。 我々は、事前学習されたLLMを用いて、高密度ロボット操作のポリシーとしてコードを生成することにより、軌道方向の経路を適応させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T08:48:23Z)
• Towards Autonomous Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation with Large Language Models [5.2364456910271935]
  自然言語タスク記述から報酬関数を生成するための教師なしパイプラインを提案する。 報酬はシミュレーション環境でRLエージェントを訓練するために使用され、報酬生成プロセスは実現可能性を高めるために形式化される。 ABB YuMiコラボレーティブロボットを用いたシングルアームおよびバイマニュアル操作タスクの広範囲なシミュレーション実験により,本手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T10:08:44Z)
• Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics [50.191655141020505]
  この研究は、長期水平予測、エラー蓄積、およびsim-to-real転送の課題に対処することで、モデルに基づく強化学習を前進させる。 スケーラブルでロバストなフレームワークを提供することで、現実のアプリケーションにおいて適応的で効率的なロボットシステムを実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T10:39:09Z)
• 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)
• InCoRo: In-Context Learning for Robotics Control with Feedback Loops [4.702566749969133]
  InCoRoは、LLMコントローラ、シーン理解ユニット、ロボットからなる古典的なロボットフィードバックループを使用するシステムである。 システムの一般化能力を強調し,InCoRoが成功率において先行技術を上回ることを示す。 この研究は、動的環境に適応する信頼性があり、効率的でインテリジェントな自律システムを構築するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T19:01:11Z)
• SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement Learning [82.46975428739329]
  筆者らは,報酬の計算と環境のリセットを行う手法とともに,効率的なオフ・ポリティクス・ディープ・RL法を含むライブラリを開発した。 我々は,PCBボードアセンブリ,ケーブルルーティング,オブジェクトの移動に関するポリシを,非常に効率的な学習を実現することができることを発見した。 これらの政策は完全な成功率またはほぼ完全な成功率、摂動下でさえ極端な堅牢性を実現し、突発的な堅牢性回復と修正行動を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T10:01:10Z)
• Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.21434094015743]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。 LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T17:27:10Z)
• SAGCI-System: Towards Sample-Efficient, Generalizable, Compositional, and Incremental Robot Learning [41.19148076789516]
  上記の4つの要件を満たすために,SAGCIシステムと呼ばれる体系的な学習フレームワークを導入する。 本システムはまず,ロボットの手首に搭載されたカメラによって収集された生点雲を入力とし,URDFに代表される周囲環境の初期モデリングを生成する。 そのロボットは、対話的な知覚を利用して環境と対話し、URDFのオンライン検証と修正を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T16:53:49Z)
• Accelerating Robotic Reinforcement Learning via Parameterized Action Primitives [92.0321404272942]
  強化学習は汎用ロボットシステムの構築に使用することができる。 しかし、ロボット工学の課題を解決するためにRLエージェントを訓練することは依然として困難である。 本研究では,ロボット行動プリミティブ(RAPS)のライブラリを手動で指定し,RLポリシーで学習した引数をパラメータ化する。 動作インターフェースへの簡単な変更は、学習効率とタスクパフォーマンスの両方を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T17:59:30Z)

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。