PROGrasp: Pragmatic Human-Robot Communication for Object Grasping

Core Concepts

Next-generation robotic systems should incorporate pragmatic reasoning to understand user intentions and achieve desired goals.

Abstract

Introduction: Interactive Object Grasping (IOG) involves identifying and grasping objects through human-robot natural language interaction. Current IOG systems rely on users specifying the target object's category, limiting understanding beyond literal instructions. Pragmatic Reasoning: Humans often convey intentions using context to achieve communicative goals, known as pragmatics. Proposed Pragmatic-IOG task focuses on interpreting intention-oriented utterances without specifying the target object's category. System Overview: PROGrasp system incorporates modules for visual grounding, question asking, object grasping, and answer interpretation for pragmatic inference. Experimental results show effectiveness in offline (target object discovery) and online (IOG with a physical robot arm) settings. Dataset: Intention-oriented Multi-modal Dialogue (IM-Dial) dataset contains images and dialogues regarding everyday objects for training and evaluation. Implementation Details: Modules trained using OFALarge model with AdamW optimizer, sequence-to-sequence learning, and specific input/output formats. Comparative Analysis: PROGrasp outperforms baselines in both offline experiments (object identification accuracy) and online experiments (object grasping success rate). Qualitative Analysis: Visualizations demonstrate PROGrasp's ability to correct target object identification through pragmatic reasoning in multiple rounds of dialogue. Supplementary Materials: IM-Dial dataset collection process explained along with implementation details and comparison with multimodal foundation models like GPT-4V(ision).

Stats

PROGraspはオフライン実験でベースラインよりも35%の精度向上を達成しました。 PROGraspはオンライン実験で成功率を17%向上させました。

Quotes

Key Insights Distilled From

PROGrasp

by Gi-Cheon Kan... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.07759.pdf

Deeper Inquiries

次世代のロボットシステムが人間の意図を理解し、目標を達成するためにどのようにプラグマティックな推論能力を組み込むことが重要ですか？

次世代のロボットシステムにおいて、プラグマティックな推論能力を組み込むことは非常に重要です。これは、人間と自然なコミュニケーションを行い、共同作業や目標達成を円滑に進めるために必要不可欠です。通常、人間同士の会話や対話では文脈や状況から相手の意図や希望を読み取ります。したがって、ロボットもこのような文脈から情報を抽出し、相手の意図や目的を正確に理解する能力が求められます。 例えば、「I am thirsty」という発話から、「水分補給が必要である」という意図や目的を読み取ることができれば、ロボットは適切な行動（例：水筒持参）を取ることが可能です。プラグマティックな推論能力は単純な指示だけでは十分でない場面で特に有用であり、現実世界で効果的かつ効率的なコミュニケーションおよびタスク遂行が可能となります。