RoboReflect: A Robotic Reflective Reasoning Framework for Grasping Ambiguous-Condition Objects

要約

ロボット技術が急速に発展するにつれて、ロボットはますます多くの分野で採用されています。
ただし、展開環境の複雑さまたは曖昧な条件オブジェクトの有病率により、ロボット工学の実際のアプリケーションは依然として多くの課題に直面しており、頻繁なエラーにつながります。
従来の方法といくつかのLLMベースのアプローチは改善されていますが、依然としてかなりの人間の介入を必要とし、複雑なシナリオでの自律的なエラー補正との闘いが必要です。
この作業では、ロボット把握タスクにおける自己反射と自律的なエラー補正を可能にするために、大規模なビジョン言語モデル（LVLMS）を活用する新しいフレームワークであるRoboreFlectを提案します。
RoboreFlectにより、ロボットは、実行が成功するまで成功した試み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。
3つのカテゴリのあいまいな条件になりやすい8つの一般的なオブジェクトの広範なテストを通じて、RoboreFltectを評価します。
我々の結果は、RoboreFluctがGPT-4Vで再起動するgraspや高レベルのアクション計画手法のような既存の把握ポーズ推定方法よりも優れているだけでなく、ロボットの能力を大幅に向上させることを示しています。
これらの発見は、ロボットシステムにおける自律的な自己反省の重要性を強調しながら、あいまいな条件環境によってもたらされる課題に効果的に対処します。

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 the 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 ReKep with GPT-4V but also significantly enhances the robot’s capability to adapt and correct errors independently. These findings underscore the critical importance of autonomous self-reflection in robotic systems while effectively addressing the challenges posed by ambiguous-condition environments.

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