OpenFMNav: Open-Set Zero-Shot Object Navigation Framework

แนวคิดหลัก

提案されたOpenFMNavは、自然言語指示を理解し、効果的なオープンセットゼロショットナビゲーションを実行するために基礎モデルを活用します。

บทคัดย่อ

Abstract:

• Object navigation (ObjectNav) requires navigating unseen environments to find queried objects.
• Challenges include understanding free-form instructions and generalizing to new environments in a zero-shot manner.
• OpenFMNav leverages foundation models for effective language-guided exploration and exploitation.

Introduction:

• Object navigation is crucial for robots to interact with objects.
• Existing methods face challenges with free-form instructions and generalization to diverse environments.

Related Work:

• Embodied navigation tasks vary in goal specifications.
• Object navigation is challenging due to semantic recognition requirements.

Method:

• ProposeLLM extracts proposed objects from instructions, DiscoverVLM discovers candidate objects, PerceptVLM detects and segments objects, ReasonLLM conducts common sense reasoning.

Experiments:

• OpenFMNav outperforms baselines on success rate and SPL metrics.
• Ablation studies show the importance of components like GPT-4, CoT prompting, DiscoverVLM, and scoring prompting.

Navigation in the Real World:

• Real robot demonstrations validate the method's ability to understand free-form instructions and perform open-set zero-shot navigation effectively.

สถิติ

方法は、HM3D ObjectNavベンチマークですべてのメトリックで強力なベースラインを上回ることが証明されています。

คำพูด

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

OpenFMNav

by Yuxuan Kuang... ที่ arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.10670.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

他のロボティクスタスクにこのフレームワークを適用する可能性はありますか？

この研究で提案されたOpenFMNavフレームワークは、ゼロショットオブジェクトナビゲーションにおいて自然言語指示を理解し、効果的なナビゲーションを実現することが示されています。このようなアプローチは、他のロボティックタスクにも適用可能です。例えば、物体検出や位置推定などの視覚認識タスクや、行動計画や移動制御などの操作タスクに応用できる可能性があります。
OpenFMNavフレームワークでは大規模言語モデルとビジョン言語モデルを組み合わせて自然言語指示から目標オブジェクトを抽出し、環境内で探索して目標へ到達する方法が提案されています。これらの手法は他のロボティックタスクでも有効であり、例えば複数の目標オブジェクトへ向けたマルチゴールナビゲーションや物体操作などに応用できる可能性があります。