Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RSJ2024「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアルA(河原塚)
Search
Kento Kawaharazuka
September 06, 2024
Research
1.6k
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
RSJ2024「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアルA(河原塚)
既存の基盤モデルを実ロボットに応用する方法について
Kento Kawaharazuka
September 06, 2024
More Decks by Kento Kawaharazuka
See All by Kento Kawaharazuka
RSJ2025「オープンハードウェアと学習制御」チュートリアル2025(河原塚)
haraduka
3
810
RSJ2025「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアル2025-1(河原塚)
haraduka
2
1.6k
MIRU2025 チュートリアル講演「ロボット基盤モデルの最前線」
haraduka
15
14k
Data-centric AI勉強会 「ロボットにおけるData-centric AI」
haraduka
1
1.3k
RSJ2024学術ランチョンセミナー「若手・中堅による国際化リーダーシップに向けて」資料 (河原塚)
haraduka
0
700
RSJ2023「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアル1(既存の基盤モデルを実ロボットに応用する方法)
haraduka
5
2.8k
Other Decks in Research
See All in Research
HackSick vol.7 LT資料【LLMアーキテクチャ入門・事前学習時の躓き所解説】 スパースなAttention・状態空間モデル
rikkabotan7
0
160
SLAMはどこまで解決されたのか?
tomonom
0
1.2k
SOTAのさらに先へ:厳しい推論制約下での高性能モデルのPost-Training
analokmaus
0
1.5k
2026年版中小企業白書・小規模企業白書の概要
ozekinote
0
180
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
630
NII S. Koyama's Lab Research Overview AY2026
skoyamalab
0
550
東京大学工学部計数工学科、計数工学特別講義の説明資料
kikuzo
0
620
National high-resolution cropland classification of Japan with agricultural census information and multi-temporal multi-modality datasets
satai
3
460
LA-Bench 2025:実験指示から実行可能手順を生成するためのデータセット/LA-Bench 2025: A Dataset for Generating Executable Experimental Procedures from Experimental Instructions
stktu
0
140
EIRによる不正端末のブロッキング 5G時代におけるデバイス識別と不正対策の進化
stellarcraft
0
120
MIRU2026 チュートリアル講演2:三次元データ処理の動向
nnchiba
6
4.4k
第64回CV・PRML勉強会 論文紹介:Linguistic Priors for Visual Decoupling: Towards Symmetric Vision-Brain Alignment
sokikatayama
0
170
Featured
See All Featured
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.9k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
380
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
350
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
360
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
260
Bash Introduction
62gerente
615
220k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.8k
Transcript
1 2022.09.06 RSJ2024 基盤モデルの実ロボット応用 チュートリアルA 河原塚健人1, 松嶋達也1, 宮澤和貴2 (1東京大学, 2大阪大学)
本オーガナイズドセッションの目的 • ロボットのシステム構築が圧倒的に簡単に. 波に乗るしかない. • 海外の研究に置いて行かれないように最新情報をキャッチアップ • 国内で最新情報を共有して立ち向かう・追い越す 2
オーガナイザー 3 河原塚 健人 東京大学 松嶋 達也 東京大学 宮澤 和貴
大阪大学
これまでの活動(1) • 特集号「Real-World Robot Applications of Foundation Models」 @Advanced Robotics
4 • Survey Paper • NLP2024併設ワークショップ: 大規模言語モデルの実世界応用
これまでの活動(2) 5 • Cooking Robotics Workshop @ICRA2024
基盤モデルの実ロボット応用OS 6 RSJ2023 • 3セッション / 21件の発表 • 7機関: 東大,
慶應, 早稲田, 名工大, 立命館, 金沢大, 中部大 RSJ2024 • 4セッション / 27件の発表 • 20機関: 東大, 慶應, 早稲田, 阪大, 京大, Sony, RIKEN AIP, ATR, NII, TCRDL, 産総研, 名工大, 立命館, 創価大, トヨタ自動車, 富士通, 都 立大, 金沢工業, 中部大, ドワンゴ 様々な機関が基盤モデルを使うようになってきた
本チュートリアルの構成 チュートリアルA (河原塚) • 既存の基盤モデルの実ロボット活用例 チュートリアルB (松嶋) • ロボット基盤モデルを作る取り組み チュートリアルC
(宮澤) • 基盤モデルの対話活用について 7 大きな進展はない かなり進展がある 去年の資料 「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアル 去年の資料 「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアル 新規
活用可能な基盤モデルの種類@RSJ2023 8 Visual Prompting 全体的な性能アップ
活用可能な基盤モデルの種類(1) 9 GPT-4o Imagen3 全体的な性能アップ SAM 2
活用可能な基盤モデルの種類(2) 10 PIVOT [S. Nasiriany+, 2024] MOKA [F. Liu+, 2024]
Visual Prompting
活用可能な基盤モデルの種類(3) 11 Depth Anything [L. Yang+, 2024] FoundationPose [B. Wen+,
2024] MeshAnything [Y. Chen+, 2024] 4M [D. Mizrahi+, 2024] URDFormer [Z. Chen+, 2024] 多様なモダリティ
基盤モデルのロボット活用方法@RSJ2023 12
基盤モデルのロボット活用方法@RSJ2023 13 1. CLIPやDeticで認識/LLMで動作計画 2. Affordance/Rewardを構築して強化学習/MPC 3. マップやシーングラフを構築して動作計画 4. センサと制御入力の関係をデータ拡張/学習
チュートリアルBに譲る
基盤モデルのロボット活用方法(1) 14 Eureka [J. Ma+, 2023]
基盤モデルのロボット活用方法(1) 15 Eureka [J. Ma+, 2023]
基盤モデルのロボット活用方法(2) 16 DrEureka [J. Ma+, 2024]
我々の事例@2024 18
我々の事例 – VLMによる食材状態認識 19 [K. Kawaharazuka+, RA-L2024]
我々の事例 – LLM/VLMによる料理ロボット 20 [N. Kanazawa+, Advanced Robotics]
我々の事例 – LLMとPDDLの融合 • LLMとVLMでPDDL(Planning Domain Definition Language)を記述 21 [K.
Shirai+, ICRA2024]
我々の事例 – VLMと動作指令の統合 22 [K. Kawaharazuka+, Humanoids2023]
我々の事例 – 事前知識無しのナビゲーション 23 [K. Kawaharazuka+, Advanced Robotics]
まとめ • チュートリアルA • 既存の基盤モデルの実ロボット活用例 • 一方でRSJ2023からそこまで大きな進展はない • 活用可能な基盤モデルの種類 •
各基盤モデルの性能向上 / よりマルチモーダルへ • 基盤モデルの活用方法 • 基盤モデル×強化学習 / ロボット基盤モデル • 我々の研究事例 • 連続状態認識 / レシピ解釈 / PDDL / 運動指令との融合/ ナビゲーション 25