ロボット VLMaps:ロボットナビゲーションのための視覚-言語マップ(2/2) 1.VLMaps:ロボットナビゲーションのための視覚-言語マップ(2/2)まとめ ・VLMapsは、自然言語による記述で目印の地図座標を返すことが可能なためCode as Policiesで使う事ができる ・追加のトレーニングや微調整なしに... 2023.04.25 ロボット
ロボット VLMaps:ロボットナビゲーションのための視覚-言語マップ(1/2) 1.VLMaps:ロボットナビゲーションのための視覚-言語マップ(1/2)まとめ ・人が物理的な世界でロボットより優れたナビゲーションが出来るのは周辺環境を認知する地図を構築する能力を持つため ・視覚と言語の共同モデルを学習する事が増えてき... 2023.04.24 ロボット
モデル PaLM-E:ロボットは邪魔をされても引き出しからポテチを取り出すくらいはできるようになっている(2/2) 1.PaLM-E:ロボットは邪魔をされても引き出しからポテチを取り出すくらいはできるようになっている(2/2)まとめ ・PaLM-Eはロボット操作タスクと視覚・言語タスクを共通の特徴表現で括ることで、汎化モデルを学習する新しいパラダイムを提... 2023.04.16 モデルロボット
モデル PaLM-E:ロボットは邪魔をされても引き出しからポテチを取り出すくらいはできるようになっている(1/2) 1.PaLM-E:ロボットは邪魔をされても引き出しからポテチを取り出すくらいはできるようになっている(1/2)まとめ ・ロボットモデルの規模拡大は一定の成功を収めているが、テキストや画像に匹敵する規模のデータセットがないので遅れをとっている... 2023.04.15 モデルロボット
ロボット Performer-MPC:Transformerをロボットに適用して機敏に自律走行させる(2/2) 1.Performer-MPC:Transformerをロボットに適用して機敏に自律走行させる(2/2)まとめ ・Performer-MPCはロボットに搭載可能で8msで応答し、830万のPerformerパラメータを備えておりリアルタイム... 2023.04.04 ロボット
ロボット Performer-MPC:Transformerをロボットに適用して機敏に自律走行させる(1/2) 1.Performer-MPC:Transformerをロボットに適用して機敏に自律走行させる(1/2)まとめ ・人間中心の環境では狭い空間を安全かつ効率的に走行する事や適度な距離を保つ事など複雑なルールがロボットに要求される ・Trans... 2023.04.03 ロボット
モデル RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(2/2) 1.RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(2/2)まとめ ・RT-1は他のロボットの経験を観察する事で新しいスキルを身につける事が可能 ・SayCanとRT-1を組み合わせる事によって初見のキ... 2022.12.22 モデルロボット
モデル RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(1/2) 1.RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(1/2)まとめ ・機械学習は大規模データセットとそれを活用可能なモデルによって進歩している ・ロボット分野は大規模データセットもそれを活用できるモデル... 2022.12.21 モデルロボット
ロボット Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(2/2) 1.Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(2/2)まとめ ・注釈処理作業を工夫する事により大規模なLanguage-Tableデータセットを収集 ・Language-Tableデータセットは模倣... 2022.12.12 ロボット
ロボット Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(1/2) 1.Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(1/2)まとめ ・ロボット学習のビジョンの一つは言語による命令に従う役に立つロボットの実現 ・従来のロボット学習システムに欠けているのは人間とのリアルタ... 2022.12.11 ロボット
ロボット CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現にむけて(2/2) 1.CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現に向けて(2/2)まとめ ・大きなモデルはより良い性能を発揮し階層的なコードが生産性を最も改善する ・コード執筆モデルはロボットの形状が異なっても実行可能なコードを生成可能 ・生成さ... 2022.11.07 ロボット学習手法
ロボット CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現にむけて(1/2) 1.CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現に向けて(1/2)まとめ ・ロボットが人間からの指示を受けて自分自身の制御コードを書く時代が到来 ・最新の言語モデルはプログラミング言語を記述できるのでロボット制御も可能 ・言語モデ... 2022.11.06 ロボット学習手法