CogACT: ロボット学習の次のステップ
CogACTは、日常のタスクで賢いロボットのために言語とアクションを組み合わせてるよ。
Qixiu Li, Yaobo Liang, Zeyu Wang, Lin Luo, Xi Chen, Mozheng Liao, Fangyun Wei, Yu Deng, Sicheng Xu, Yizhong Zhang, Xiaofan Wang, Bei Liu, Jianlong Fu, Jianmin Bao, Dong Chen, Yuanchun Shi, Jiaolong Yang, Baining Guo
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目次
CogACTの世界へようこそ！これは、ロボットが写真や言葉、動作を理解できるように作られたモデルなんだ。要するに、ロボットに指示を守らせながら物を拾ったり動かしたりすることを教える感じ。CogACTを使えば、ロボットが家の中でより役立ったり、レストランで完璧なアシスタントとして働いたりするのを助けられるよ。
大きな絵
最近、言葉に基づいて作業をするロボットに対する期待が高まってるね。ロボットにカップを拾ったり皿を重ねたりするよう指示するのを想像してみて。未来的な映画のシーンみたいだよね？でも、CogACTみたいなモデルがあれば、現実になりつつあるんだ。これらのロボットは、以前よりもタスクを理解し、こなす能力をよくしているんだ。
CogACTの特別な点
CogACTは他のロボットモデルと違って、タスクのプロセスを分解することに焦点を当ててるんだ。ただロボットに何をするかを指示するだけじゃなくて、思考（認知）と行動の両方に注意を払うの。だから、思考する脳と行動する脳の2つが1つのロボットにあるような感じ。この特別な構造は、ロボットがタスクをより正確にこなすのを助けるんだ。
すごい成功率！
CogACTを他のロボットと比べると、ほんとに目立つんだ。テストでは、このモデルははるかに高い成功率を示したの。まるでロボットがBの学生からオールAを取る学生になったみたい！実際に、もっと「頭脳」がある大型モデルを超えちゃったんだから、サイズが全てじゃないって証明されたね。
経験から学ぶ
CogACTの面白いところは、過去の行動から学ぶことができるって点なんだ。ロボットがタスクを試みるとき、上手くいったこととそうでないことを覚えてるんだ。自転車の乗り方を学ぶ子供のように、最初は転んでも練習を重ねるうちに上達するんだ。これによって、CogACTは新しいタスクや環境にすぐ適応できるようになるんだ。
ロボットが動く！
CogACTはいろんな種類のロボットでテストされてる。実験室では、カップを重ねたり、物を拾ったりするのに成功したんだ。完璧なバランスで飲み物を運ぶ小さなロボットのウェイターを想像してみて-それが夢だよね！テストの結果、このモデルは指示に従うだけでなく、新しい状況でも物事を解決できることが分かったんだ。
様々なロボットを見てみよう
すごいのは、CogACTがいろんなロボットと連携できるってこと。ロボットアームでももっと複雑な機械でも、このモデルはそのロボットのタイプに合わせてスキルを適応させるんだ。犬を訓練するみたいにさ-ある犬は物を持ってくるし、また別の犬はトリックを覚えたりするんだ。これによって、様々な役割に適応できるロボットを作る柔軟性をもたらすんだ。
拡散アクショントランスフォーマー：秘密のソース
さて、CogACTを効果的にする「秘密のソース」、それは拡散アクショントランスフォーマーだ。これはレシピの魔法の材料みたいなもので、トランスフォーマーがロボットに一度に一つの行動だけでなく、一連の行動を考えさせることを可能にするんだ。これによって、よりスムーズで正確な動きが可能になるんだよ。ダンサーが大きなパフォーマンスの前に動きを練習するのに似てるね。
他のモデルと比較
CogACTはただ口先だけじゃなくて、実行にも移してるんだ。他のロボットモデルとテストを行ったとき、CogACTはいろんなタスクでずっと良い結果を出した。競争相手は置き去りにされて、これはロボットの世界でトップコンテンダーって確信させたんだ。
脳 vs 筋肉
脳を認知、体を行動だと考えてみて。CogACTはこの2つの役割を分けて、互いに干渉しないようにしてるんだ。これによって、ロボットが次に何をするかを考えてる間に、すぐに行動に移れるようになるんだ。まるでスポーツチームのように、みんなが自分のポジションを知っていて、うまく連携を取れる感じだね。
実世界のテスト
CogACTは実験室だけじゃなくて、実際の状況でもテストされたよ。ロボットたちは、物を拾ったり、異なる表面に置いたりするようなタスクを与えられた。結果は良好で、ロボットが予期しない挑戦を処理できることが示された。まるで忙しいレストランで飲み物をこぼさずに食べ物を運ぶウェイターのようにさ。
一歩先へ：微調整
CogACTの目立つ特徴の一つは微調整なんだ。これはロボットに特定のタスクでより良いパフォーマンスを発揮できるように追加トレーニングをするような感じ。実際の例を使って、ロボットたちはさまざまなシナリオに調整する方法を学んだんだ。これは、自分のゲームを改善するためにパーソナライズされたアドバイスをくれるコーチがいるみたいなものだね。
限界を押し広げる
CogACTは、様々なロボットやタスクで実験して、彼らが達成できることの限界を押し広げてるんだ。たとえば、複雑な背景や新しい物体に直面したときでも、このモデルは効率的に動作できることを示したの。まるで冷蔵庫にある材料を使って料理を作るシェフのようにね！
アクションアンサンブル：チームワークが夢を実現する
タスクのパフォーマンスを向上させるために、CogACTは適応的なアクションアンサンブル戦略を使ってるんだ。これは、プロジェクトを手伝ってくれる友達のグループがいるみたいなもの。それぞれの友達が独自の何かを持ってきて、みんなで素晴らしいものを作り上げるんだ。このアンサンブルは、過去の予測と新しい予測を組み合わせて全体の成功率を向上させるんだ。
結論：未来は明るい
CogACTは、ロボットがどのように学び、タスクをこなすことができるかの可能性を広げてくれるよ。指示を理解し、新しい状況に適応し、経験から学ぶ能力を持っているから、ロボットアシスタントの未来は明るいね。ロボットが家庭や店舗、他の環境でタスクを手伝って、人間がもっと大事なことに集中できる世界を想像してみて。
テクノロジーが進化し続ける中、ロボットの世界で私たちを待っているエキサイティングな開発が何かあるかもしれないよ。CogACTのようなモデルが道を切り開いてくれるから、これらの役立つ機械と一緒に暮らす未来が思ったより早く訪れるかもしれないね！
謝辞と感謝
どんな発明も一人ではできない！ エンジニアから開発者まで、CogACTの製作とテストに関わったみんなに拍手を贈りたい（好みがあればビープ音でも）。彼らの努力が魔法を実現してるんだ。
だから、ロボットがただの道具じゃなくて、一緒に素晴らしいことを達成するパートナーになる未来に乾杯！
タイトル: CogACT: A Foundational Vision-Language-Action Model for Synergizing Cognition and Action in Robotic Manipulation
概要: The advancement of large Vision-Language-Action (VLA) models has significantly improved robotic manipulation in terms of language-guided task execution and generalization to unseen scenarios. While existing VLAs adapted from pretrained large Vision-Language-Models (VLM) have demonstrated promising generalizability, their task performance is still unsatisfactory as indicated by the low tasks success rates in different environments. In this paper, we present a new advanced VLA architecture derived from VLM. Unlike previous works that directly repurpose VLM for action prediction by simple action quantization, we propose a omponentized VLA architecture that has a specialized action module conditioned on VLM output. We systematically study the design of the action module and demonstrates the strong performance enhancement with diffusion action transformers for action sequence modeling, as well as their favorable scaling behaviors. We also conduct comprehensive experiments and ablation studies to evaluate the efficacy of our models with varied designs. The evaluation on 5 robot embodiments in simulation and real work shows that our model not only significantly surpasses existing VLAs in task performance and but also exhibits remarkable adaptation to new robots and generalization to unseen objects and backgrounds. It exceeds the average success rates of OpenVLA which has similar model size (7B) with ours by over 35% in simulated evaluation and 55% in real robot experiments. It also outperforms the large RT-2-X model (55B) by 18% absolute success rates in simulation. Code and models can be found on our project page (https://cogact.github.io/).
著者: Qixiu Li, Yaobo Liang, Zeyu Wang, Lin Luo, Xi Chen, Mozheng Liao, Fangyun Wei, Yu Deng, Sicheng Xu, Yizhong Zhang, Xiaofan Wang, Bei Liu, Jianlong Fu, Jianmin Bao, Dong Chen, Yuanchun Shi, Jiaolong Yang, Baining Guo
最終更新: 2024-11-29 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.19650
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19650
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://cogact.github.io/
- https://www.realman-robotics.com/rm75-b.html
- https://franka.de/
- https://support.apple.com/en-ca/guide/preview/prvw11793/mac#:~:text=Delete%20a%20page%20from%20a,or%20choose%20Edit%20%3E%20Delete
- https://www.adobe.com/acrobat/how-to/delete-pages-from-pdf.html#:~:text=Choose%20%E2%80%9CTools%E2%80%9D%20%3E%20%E2%80%9COrganize,or%20pages%20from%20the%20file
- https://superuser.com/questions/517986/is-it-possible-to-delete-some-pages-of-a-pdf-document
- https://huggingface.co/openvla/openvla-7b-prismatic
- https://github.com/cvpr-org/author-kit