This paper provides an overview of the techniques employed by Hibikino-Musashi@Home, which intends to participate in the domestic standard platform league. The team has developed a dataset generator for training a robot vision system and an open-source development environment running on a Human Support Robot simulator. The large language model powered task planner selects appropriate primitive skills to perform the task requested by users. The team aims to design a home service robot that can assist humans in their homes and continuously attends competitions to evaluate and improve the developed system.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
31+阅读 · 2022年3月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
18+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 11月14日
Arxiv
0+阅读 · 11月14日
Arxiv
11+阅读 · 2023年3月8日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
31+阅读 · 2022年3月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
18+阅读 · 2018年1月9日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 11月14日
Arxiv
0+阅读 · 11月14日
Arxiv
11+阅读 · 2023年3月8日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
相关基金
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员