Language-conditioned Learning for Robotic Manipulation: A Survey

要約

言語条件付きロボット操作は最先端の研究分野であり、人間とロボットエージェントの間のシームレスなコミュニケーションと協力を可能にします。
この分野は、自然言語で伝えられた命令を理解して実行できるようにロボット システムを教えることに重点を置いています。
これを達成するには、テキスト入力から実用的な洞察を抽出できる堅牢な言語理解モデルの開発が不可欠です。
この包括的な調査では、ロボット操作の文脈における言語条件付きアプローチの最近の進歩を系統的に調査します。
私たちは、強化学習、模倣学習、大規模言語モデルや視覚言語モデルなどの基礎モデルの統合を含む学習パラダイムに基づいて、これらのアプローチを分析します。
さらに、意味情報の抽出、環境と評価、補助タスク、タスク表現などの側面を考慮して、詳細な比較分析を実行します。
最後に、一般化能力と安全性の問題をテーマに、ロボット操作のための言語条件学習の分野における潜在的な将来の研究の方向性を概説します。

要約(オリジナル)

Language-conditioned robotic manipulation represents a cutting-edge area of research, enabling seamless communication and cooperation between humans and robotic agents. This field focuses on teaching robotic systems to comprehend and execute instructions conveyed in natural language. To achieve this, the development of robust language understanding models capable of extracting actionable insights from textual input is essential. In this comprehensive survey, we systematically explore recent advancements in language-conditioned approaches within the context of robotic manipulation. We analyze these approaches based on their learning paradigms, which encompass reinforcement learning, imitation learning, and the integration of foundational models, such as large language models and vision-language models. Furthermore, we conduct an in-depth comparative analysis, considering aspects like semantic information extraction, environment & evaluation, auxiliary tasks, and task representation. Finally, we outline potential future research directions in the realm of language-conditioned learning for robotic manipulation, with the topic of generalization capabilities and safety issues.

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