MOSAIC: A Modular System for Assistive and Interactive Cooking

Concetti Chiave

MOSAIC is a modular system that enables multiple robots to collaborate with a human user in cooking tasks, leveraging pre-trained models and interactive task planning.

Sintesi

MOSAIC is a modular system developed by Cornell University for collaborative cooking tasks.
The system tightly collaborates with humans, interacts using natural language, coordinates multiple robots, and manages an open vocabulary of everyday objects.
MOSAIC employs modularity by using large pre-trained models for general tasks and streamlined modules for task-specific control.
The system has been extensively evaluated on various tasks and trials, showing efficient collaboration with humans.
The architecture consists of an Interactive Task Planner, Visuomotor Skill module, and Human Motion Forecasting module.
The task planner interacts with users via natural language to plan tasks and assign subtasks to robots.
Visuomotor skills involve object identification using pre-trained models and action execution through reinforcement learning in simulation.
Human Motion Forecasting predicts human motion to enable safe collaboration with robots.
Experiments show the system's ability to handle complex interactions and real-world scenarios effectively.

Statistiche

MOSAIC completed 68.3% (41/60) collaborative cooking trials of 6 different recipes with a subtask completion rate of 91.6%.
The Human Motion Forecasting module uses AMASS dataset for pre-training on human activity data.
The Visuomotor Skills module integrates OwlViT and CLIP models for object identification and action prediction.

Citazioni

"MOSAIC tightly collaborates with humans, interacts with users using natural language, coordinates multiple robots, and manages an open vocabulary of everyday objects."
"The system employs modularity by using large pre-trained models for general tasks and streamlined modules for task-specific control."

Approfondimenti chiave tratti da

MOSAIC

by Huaxiaoyue W... alle arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18796.pdf

Domande più approfondite

어떻게 MOSAIC의 모듈성이 협력적인 조리 작업에서 효율성에 기여하나요?

MOSAIC은 모듈화된 아키텍처를 사용하여 여러 로봇이 협력하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 모듈화된 접근 방식은 각 모듈이 명확한 입력/출력 계약을 가지고 있기 때문에 오류를 자동으로 지역화하는 데 큰 도움이 됩니다. 각 모듈은 특정 작업에 특화되어 있으며, 이는 전체 시스템의 안정성과 신뢰성을 향상시킵니다. 또한, 모듈 간의 상호 작용이 원활하게 이루어지므로 시스템이 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

어떤 한계가 복잡한 작업(예: 조리)에 대한 사전 훈련된 모델에 의존하는 데 있을 수 있나요?

복잡한 작업(예: 조리)에 대한 사전 훈련된 모델에 의존하는 것에는 몇 가지 잠재적인 한계가 있습니다. 첫째, 사전 훈련된 모델은 특정 작업에 대해 충분히 일반화되어 있지 않을 수 있습니다. 따라서 특정 작업에 대한 정확한 예측을 제공하지 못할 수 있습니다. 둘째, 사전 훈련된 모델은 새로운 상황이나 도메인에 대해 적응하기 어려울 수 있습니다. 따라서 새로운 작업이나 환경에 대한 적응이 필요한 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 마지막으로, 사전 훈련된 모델은 데이터에 기반하여 작동하므로 데이터의 품질과 양에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.

MOSAIC에서 사용된 개념과 기술이 조리 작업을 넘어 다른 영역에 어떻게 적용될 수 있나요?

MOSAIC에서 사용된 모듈화된 아키텍처와 사전 훈련된 모델을 다른 영역에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 접근 방식은 의료 분야에서 환자 치료를 지원하는 로봇 시스템에 적용될 수 있습니다. 또한, 제조업에서 로봇이 협력하여 복잡한 조립 작업을 수행하는 데에도 유용할 수 있습니다. 이러한 기술은 다양한 분야에서 협력적이고 효율적인 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.