RoboReflect: Robotic Reflective Reasoning for Grasping Ambiguous-Condition Objects

要約

ロボット技術の急速な発展に伴い、ロボットが活用される分野も増えています。
しかし、展開環境の複雑さや状態があいまいなオブジェクトの蔓延により、ロボット工学の実用化は依然として多くの課題に直面しており、エラーが頻繁に発生します。
従来の手法と一部の LLM ベースのアプローチは、改善されているとはいえ、依然として大幅な人間の介入が必要であり、複雑なシナリオでの自律的なエラー修正に苦労しています。この研究では、ラージ ビジョン言語モデル (LVLM) を活用して、自己認識を可能にする新しいフレームワークである RoboReflect を提案します。
-ロボットによる把握タスクにおける反射と自律的なエラー修正。
RoboReflect を使用すると、ロボットは、実行が成功するまで、失敗した試行に基づいて戦略を自動的に調整できます。修正された戦略は、将来のタスク参照のためにメモリに保存されます。私たちは、3 つのカテゴリのあいまいな状態になりやすい 8 つの一般的なオブジェクトに対する広範なテストを通じて RoboReflect を評価します。
結果は、RoboReflect が AnyGrasp などの既存の把握姿勢推定手法や GPT-4V を使用した高レベルのアクション計画手法を上回るだけでなく、ロボットのエラーを個別に適応および修正する能力を大幅に強化することを示しています。
これらの発見は、曖昧な環境によってもたらされる課題に効果的に対処しながら、ロボットシステムにおける自律的な内省の重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

As robotic technology rapidly develops, robots are being employed in an increasing number of fields. However, due to the complexity of deployment environments or the prevalence of ambiguous-condition objects, the practical application of robotics still faces many challenges, leading to frequent errors. Traditional methods and some LLM-based approaches, although improved, still require substantial human intervention and struggle with autonomous error correction in complex scenarios.In this work, we propose RoboReflect, a novel framework leveraging large vision-language models (LVLMs) to enable self-reflection and autonomous error correction in robotic grasping tasks. RoboReflect allows robots to automatically adjust their strategies based on unsuccessful attempts until successful execution is achieved.The corrected strategies are saved in a memory for future task reference.We evaluate RoboReflect through extensive testing on eight common objects prone to ambiguous conditions of three categories.Our results demonstrate that RoboReflect not only outperforms existing grasp pose estimation methods like AnyGrasp and high-level action planning techniques using GPT-4V but also significantly enhances the robot’s ability to adapt and correct errors independently. These findings underscore the critical importance of autonomous selfreflection in robotic systems while effectively addressing the challenges posed by ambiguous environments.

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