Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives

要約

大規模言語モデル (LLM) は大幅に拡張され、さまざまなドメイン間での統合が進んでいます。
特に、ロボットのタスク計画の分野では、LLM は高度な推論能力と言語理解能力を活用して、自然言語の指示に基づいて正確かつ効率的な行動計画を策定します。
ただし、ロボットが複雑な環境と対話する具体化されたタスクの場合、テキストのみの LLM はロボットの視覚認識との互換性の欠如により課題に直面することがよくあります。
この研究は、LLM とマルチモーダル LLM のさまざまなロボット タスクへの新たな統合の包括的な概要を提供します。
さらに、マルチモーダル GPT-4V を利用して、自然言語命令とロボットの視覚認識の組み合わせを通じて具体的なタスク計画を強化するフレームワークを提案します。
多様なデータセットに基づく我々の結果は、GPT-4V が具体化されたタスクにおけるロボットのパフォーマンスを効果的に向上させることを示しています。
さまざまなロボット タスクにわたる LLM およびマルチモーダル LLM のこの広範な調査と評価は、LLM 中心の身体化インテリジェンスの理解を深め、人間とロボットと環境の相互作用におけるギャップを埋めるための前向きな洞察を提供します。

要約(オリジナル)

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.

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