[論文レビュー] Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives

Jiaqi Wang, Zihao Wu+18 more|ArXiv.org|Jan 9, 2024

Multimodal Machine Learning Applications被引用数 19

ひとこと要約

大規模言語モデル（LLMs）とマルチモーダルLLMs（特に GPT-4V）を用いたロボティクスへの統合について、計画、操作、推論の観点からの包括的な調査。フレームワーク、課題、今後の方向性を含む。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have undergone significant expansion and have been increasingly integrated across various domains. Notably, in the realm of robot task planning, LLMs harness their advanced reasoning and language comprehension capabilities to formulate precise and efficient action plans based on natural language instructions. However, for embodied tasks, where robots interact with complex environments, text-only LLMs often face challenges due to a lack of compatibility with robotic visual perception. This study provides a comprehensive overview of the emerging integration of LLMs and multimodal LLMs into various robotic tasks. Additionally, we propose a framework that utilizes multimodal GPT-4V to enhance embodied task planning through the combination of natural language instructions and robot visual perceptions. Our results, based on diverse datasets, indicate that GPT-4V effectively enhances robot performance in embodied tasks. This extensive survey and evaluation of LLMs and multimodal LLMs across a variety of robotic tasks enriches the understanding of LLM-centric embodied intelligence and provides forward-looking insights toward bridging the gap in Human-Robot-Environment interaction.

研究の動機と目的

• ロボットの計画、操作、推論のための LLM に関する既存文献の調査と統合。
• 汎用的なロボット戦略を実現する技術的アプローチの要約。
• さまざまな環境における具現化されたロボットタスク計画におけるマルチモーダル GPT-4V の有効性を評価。
• Human-Robot-Environment 相互作用と具現化された知性に向けた今後の展望を提示。

提案手法

• 計画、操作、推論タスクにまたがるロボット工学における LLM の既存研究をレビュー。
• 視覚言語モデルなどのマルチモーダルなタスク計画アプローチと Inner Monologue や SayCan などのフレームワークを分析。
• 古典的プランナーとセンサーと統合する、モジュラーで対話的かつ推論ベースの手法を要約。
• GPT-4Vを活用した具現化されたタスク計画フレームワークを提案し、さまざまなデータセットで評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMsをどのように活用して自然言語指示を実行可能なロボット計画へ翻訳するか？
• RQ2 ロボティクスにおける堅牢な具現化されたタスク計画を可能にする主要なマルチモーダル戦略は何か？
• RQ3 さまざまな環境での計画と実行を改善するフレームワーク（例：Inner Monologue、SayCan）は何か？
• RQ4 人間・ロボット・環境間の相互作用におけるLLM中心の具現化知能の主な課題と今後の方向性は何か？

主な発見

• LLMsは言語から行動列を生成でき、視覚入力を用いた視覚意味的計画で性能が向上する。
• GPT-4Vのようなマルチモーダルモデルは、自然言語とロボット知覚を整合させることで具現化されたタスク計画を向上させる。
• モジュラーで対話的かつプログラム的なアプローチ（例：PROGRAMPORT、NLMap、SayCan拡張）は、新しいツールやオープンワールドタスクへの適応を改善する。
• 言語、視覚、行動モデルを組み合わせたフレームワークは、重い軌道注釈への依存を減らし、複雑な状況での計画を改善する。
• 人間-ロボット相互作用は、外部フィードバックと不確実性モデリングを活用した言語駆動のインターフェースと着地された計画アプローチから恩恵を受ける。