論文の概要: Exploratory Experiments on Programming Autonomous Robots in Jadescript
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11741v1
- Date: Thu, 23 Jul 2020 01:31:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 13:16:17.651667
- Title: Exploratory Experiments on Programming Autonomous Robots in Jadescript
- Title(参考訳): jadescriptにおける自律ロボットプログラミングの探索実験
- Authors: Eleonora Iotti, Giuseppe Petrosino, Stefania Monica, Federico Bergenti
- Abstract要約: 本稿ではエージェント指向プログラミング言語を用いた自律型ロボットのプログラミングの可能性を検証する実験について述べる。
エージェント指向プログラミングパラダイムは、イベントの処理やアクチュエータのコマンドに言語レベルの抽象化を提供するため、関連性がある。
Jadescriptと呼ばれる最近のエージェント指向プログラミング言語は、イベントを処理するために特別に設計された新機能とともに、この論文で紹介されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes exploratory experiments to validate the possibility of
programming autonomous robots using an agent-oriented programming language.
Proper perception of the environment, by means of various types of sensors, and
timely reaction to external events, by means of effective actuators, are
essential to provide robots with a sufficient level of autonomy. The
agent-oriented programming paradigm is relevant with this respect because it
offers language-level abstractions to process events and to command actuators.
A recent agent-oriented programming language called Jadescript is presented in
this paper together with its new features specifically designed to handle
events. Exploratory experiments on a simple case-study application are
presented to show the validity of the proposed approach and to exemplify the
use of the language to program autonomous robots.
- Abstract(参考訳): 本稿では,エージェント指向プログラミング言語を用いた自律ロボットのプログラミングの可能性を検証する探索実験について述べる。
多様なタイプのセンサによる環境の適切な知覚と、効果的なアクチュエータによる外部イベントへのタイムリーな反応は、ロボットに十分な自律性を提供するのに不可欠である。
エージェント指向プログラミングパラダイムは、イベントの処理やアクチュエータのコマンドに言語レベルの抽象化を提供するため、この点に関係している。
本稿では,最近のエージェント指向プログラミング言語であるjadescriptと,イベント処理に特化した新機能について述べる。
単純なケーススタディアプリケーションに関する探索実験を行い,提案手法の有効性を示し,自律ロボットのプログラムにおける言語の使用例を示す。
関連論文リスト
- PROSKILL: A formal skill language for acting in robotics [0.0]
自律ロボットにとって行動は重要な決定機能である。
演技スキルをプログラムする新しい言語を提案する。
この言語は、オフラインでプロパティをチェックしたり、スキルを実行するのに使える形式モデルに自由にマッピングします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T15:56:53Z) - RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - Exploring Large Language Models to Facilitate Variable Autonomy for Human-Robot Teaming [4.779196219827508]
本稿では,VR(Unity Virtual Reality)設定に基づく,GPTを利用したマルチロボットテストベッド環境のための新しいフレームワークを提案する。
このシステムにより、ユーザーは自然言語でロボットエージェントと対話でき、それぞれが個々のGPTコアで動く。
12人の参加者によるユーザスタディでは、GPT-4の有効性と、さらに重要なのは、マルチロボット環境で自然言語で会話する機会を与えられる際のユーザ戦略について検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T12:26:48Z) - Interactive Planning Using Large Language Models for Partially
Observable Robotics Tasks [54.60571399091711]
大きな言語モデル(LLM)は、オープン語彙タスクを実行するロボットエージェントを作成することで、驚くべき成果を上げている。
LLMを用いた部分的に観測可能なタスクのための対話型計画手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T22:54:44Z) - RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic
Control [140.48218261864153]
本研究では,インターネット規模のデータに基づいて学習した視覚言語モデルを,エンドツーエンドのロボット制御に直接組み込む方法について検討する。
提案手法は,インターネット規模のトレーニングから,RT-2による創発的能力の獲得を可能にした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T21:18:02Z) - Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions
with Large Language Model [63.66204449776262]
Instruct2Actは、ロボット操作タスクのシーケンシャルアクションにマルチモーダル命令をマッピングするフレームワークである。
我々のアプローチは、様々な命令のモダリティや入力タイプを調節する上で、調整可能で柔軟なものである。
我々のゼロショット法は、いくつかのタスクにおいて、最先端の学習ベースのポリシーよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T17:59:49Z) - ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities [25.032064314822243]
我々は、迅速なエンジニアリングのための設計原則と高レベルの関数ライブラリの作成を組み合わせた戦略の概要を述べる。
我々は,様々なロボットタスクの実行に向けて,異なるプロンプトエンジニアリング手法とダイアログ戦略の有効性に焦点をあてる。
我々の研究は、基本的な論理的、幾何学的、数学的推論から、航空航法、操作、エンボディドエージェントといった複雑な領域まで、ロボット領域内の様々なタスクを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T06:39:06Z) - Learning Action-Effect Dynamics for Hypothetical Vision-Language
Reasoning Task [50.72283841720014]
本研究では,行動の効果に関する推論を改善する新しい学習戦略を提案する。
本稿では,提案手法の有効性を実証し,性能,データ効率,一般化能力の観点から,従来のベースラインに対する優位性を論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-07T05:41:58Z) - ProgPrompt: Generating Situated Robot Task Plans using Large Language
Models [68.57918965060787]
大規模言語モデル(LLM)は、タスク計画中の潜在的な次のアクションを評価するために使用することができる。
本稿では, プログラム型LCMプロンプト構造を用いて, 配置環境間での計画生成機能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T20:29:49Z) - Translating Natural Language Instructions to Computer Programs for Robot
Manipulation [0.6629765271909505]
自然言語命令をPython関数に翻訳し、オブジェクト検出器の出力にアクセスしてシーンをクエリすることを提案する。
提案手法は,ロボットの動作を直接予測するニューラルネットワークの訓練よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-26T07:57:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。