RobotGPT：基于 ChatGPT 的机器人操作学习
机器人学
2023-12-05 v1
摘要
我们提出了 RobotGPT，一种优先考虑稳定性和安全性的创新机器人操作决策框架。ChatGPT 生成的执行代码无法保证系统的稳定性和安全性。对于同一任务，ChatGPT 可能给出不同答案，导致不可预测性。这种不稳定性使得无法将 ChatGPT 直接集成到机器人操作回路中。尽管将温度设置为 0 可以产生更一致的输出，但这可能使 ChatGPT 失去多样性和创造力。我们的目标是利用 ChatGPT 在机器人操作中的问题解决能力，并训练一个可靠的智能体。该框架包含有效的提示结构和鲁棒的学习模型。此外，我们引入了一个衡量任务难度的指标，以评估 ChatGPT 在机器人操作中的表现。进一步地，我们在仿真和真实世界环境中对 RobotGPT 进行了评估。与直接使用 ChatGPT 生成代码相比，我们的框架显著提高了任务成功率，平均从 38.5% 提升至 91.5%。因此，利用 ChatGPT 作为专家来训练 RobotGPT，相比于直接使用 ChatGPT 作为任务规划器，是一种更稳定的方法。
引用
@article{arxiv.2312.01421,
title = {RobotGPT: Robot Manipulation Learning from ChatGPT},
author = {Yixiang Jin and Dingzhe Li and Yong A and Jun Shi and Peng Hao and Fuchun Sun and Jianwei Zhang and Bin Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01421},
year = {2023}
}