OK-Robot: Integrating Open-Knowledge Models for Robotics

Core Concepts

OK-Robot integrates Vision-Language Models for object detection, navigation primitives, and grasping primitives to achieve state-of-the-art performance in pick-and-drop operations.

Abstract

OK-Robot is an Open Knowledge robotic system that combines Vision-Language Models (VLMs) with navigation and grasping primitives to perform pick-and-drop tasks without training. The system achieves a 58.5% success rate in open-ended tasks across 10 real-world home environments. By leveraging pre-trained VLMs and grasping models, OK-Robot demonstrates the effectiveness of combining modern vision models with robot-specific primitives. The experiments conducted highlight the challenges of open-vocabulary robotics, emphasizing the importance of nuanced details when integrating Open Knowledge systems like VLMs with robotic modules. The method involves scanning the environment using an iPhone, computing dense vision-language representations, querying semantic memory for objects, and applying navigation and picking primitives sequentially. Results show that success rates improve in cleaner environments by improving queries and decluttering spaces. Pre-trained VLMs are effective for open-vocabulary navigation, while pre-trained grasping models can be directly applied to mobile manipulation without additional training or fine-tuning.

Stats

OK-Robot achieves a 58.5% success rate in open-ended pick-and-drop tasks.
OK-Robot reaches an 82.4% success rate on cleaner, decluttered environments.
The recent NeurIPS challenge for OVMM registered a 33% success rate for the winning solution.

Quotes

"OK Robot is an Open Knowledge robotic system that integrates various learned models trained on publicly available data."
"Using Open Knowledge models such as CLIP, Lang-SAM, AnyGrasp, and OWL-ViT."
"The most important insight gained from OK-Robot is the critical role of nuanced details when combining Open Knowledge systems like VLMs with robotic modules."

Key Insights Distilled From

OK-Robot

by Peiqi Liu,Ya... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.12202.pdf

Deeper Inquiries

質問1

動的な意味記憶と障害物マップは、新しい家庭環境でのピックアンドドロップ手法の連続適用をどのように向上させるか？
動的な意味記憶と障害物マップが改善されれば、家庭内での変化に対応することが可能となります。通常、家庭環境は日々多くの小さな変更があります。したがって、将来的な研究では、動的な意味記憶および障害物マップを構築することで、完全に新しい家庭環境でも連続してピックアンドドロップ手法を適用する可能性が開かれます。

質問2

グラスプ計画モジュールをどのように改善すれば、現実的なグラスプ軌道を生成できるようになるか？
現在のグラスピングモジュールは一般的なグラスプ提案を行いますが、ロボット本体やダイナミクスを考慮せずに提案します。また、提案されたグラスパーツだけでは不確定要素もあるためリアルタイム性も欠如しています。そのため今後は単純にポーズだけでは無くトレージェクトリーまでも生成するモジュール作成や設計方法等も必要です。

質問3

ロボットと利用者間の相互作用は言語クエリー解消やタスク成功率向上にどう役立つか？
曖昧性解消されている場合以外でもインターフェース操作者からフィードバック受け取り処理結果反映させられます。
これらインターフェース操作者からフィードバック受け取り処理結果反映させられます。
これらインターフェース操作者からフィードバック受け取り処理結果反映させられます。
これらインターフェース操作者からフィードバック受け取り処理結果反映させられます。
これらインターフェース操作者からフィードバック受け取り処理結果反映させられます。
この相互作用能力強化されていく事で自然言語コントロールシナリオ等効率向上期待出来そうです。