NeRF in Robotics: A Survey

  • NeRF in Robotics: A Survey [95.1]
    近年の神経暗黙表現の出現は、コンピュータビジョンとロボティクス分野に急進的な革新をもたらした。 NeRFは、単純化された数学的モデル、コンパクトな環境記憶、連続的なシーン表現などの大きな表現上の利点から、この傾向を引き起こしている。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 02 May 2024 14:38:18 GMT)
  •  Neural Radiance Fields のロボット分野への応用に関するサーベイ
  • 「NeRF offers a reliable choice for many sub-tasks in robotics, such as scene understanding, reconstruction, dynamic perception, scene editing, object modelling, navigation, and manipulation guidance.」とのこと。

WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model

  • WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model [92.9]
    本稿では,最新のLarge Language Models(LLM)と既存のビジュアルグラウンドとロボットグルーピングシステムを統合する可能性について検討する。 本稿では,この統合の例としてWALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model)を紹介する。 我々は,このLLMを利用したシステムを物理ロボットに展開し,よりユーザフレンドリなインタフェースで指導誘導型把握タスクを実現する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 30 Aug 2023 11:35:21 GMT)
  • LLM + RobotなシステムとしてWALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model)を提案、ChatGPTを命令のサマライズに用い、DINO, SAM, SAR-NetでVisual groundingを行い、物理ロボットに展開と最近のAIモデルをフル活用している印象

LLM as A Robotic Brain

  • LLM as A Robotic Brain: Unifying Egocentric Memory and Control [77.1]
    Embodied AIは、物理的または仮想的なエンボディメント(つまりロボット)を持つインテリジェントシステムの研究と開発に焦点を当てている。 メモリとコントロールは、具体化されたシステムの2つの不可欠な部分であり、通常、それぞれをモデル化するために別々のフレームワークを必要とします。 ロボット脳として大規模言語モデルを用いて,エゴセントリックな記憶と制御を統一するLLM-Brainという新しいフレームワークを提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 19 Apr 2023 00:08:48 GMT)
  • LLMのゼロショット性能を活用したロボットの行動計画&制御
  • 記憶と世界モデル的な部分をLLMに担当させているとのこと