論文の概要: Natural Language Robot Programming: NLP integrated with autonomous robotic grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02993v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 11:06:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 14:29:12.331103
• Title: Natural Language Robot Programming: NLP integrated with autonomous robotic grasping
• Title（参考訳）: 自然言語ロボットプログラミング:自律的ロボットハンドリングと統合したnlp
• Authors: Muhammad Arshad Khan, Max Kenney, Jack Painter, Disha Kamale, Riza Batista-Navarro, Amir Ghalamzan-E
• Abstract要約: 本稿では,ロボットプログラミングのための文法に基づく自然言語フレームワークについて述べる。 私たちのアプローチでは、意味を共有する単語をまとめて格納するために設計された、アクションワードのカスタム辞書を使用します。 我々は、Franka Pandaロボットアームを用いて、シミュレーションと実世界の実験を通して、我々のフレームワークを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7045152415056037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a grammar-based natural language framework for robot programming, specifically for pick-and-place tasks. Our approach uses a custom dictionary of action words, designed to store together words that share meaning, allowing for easy expansion of the vocabulary by adding more action words from a lexical database. We validate our Natural Language Robot Programming (NLRP) framework through simulation and real-world experimentation, using a Franka Panda robotic arm equipped with a calibrated camera-in-hand and a microphone. Participants were asked to complete a pick-and-place task using verbal commands, which were converted into text using Google's Speech-to-Text API and processed through the NLRP framework to obtain joint space trajectories for the robot. Our results indicate that our approach has a high system usability score. The framework's dictionary can be easily extended without relying on transfer learning or large data sets. In the future, we plan to compare the presented framework with different approaches of human-assisted pick-and-place tasks via a comprehensive user study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットプログラミングのための文法に基づく自然言語フレームワークについて述べる。 このアプローチでは、意味を共有する単語を格納する独自のアクションワード辞書を使用しており、語彙データベースからより多くのアクションワードを追加することで、語彙の拡張が容易になる。 キャリブレーションされたカメラとマイクを備えたFranka Pandaロボットアームを用いて,シミュレーションと実世界の実験を通じて自然言語ロボットプログラミング(NLRP)フレームワークを検証する。 参加者は、GoogleのSpeech-to-Text APIを使ってテキストに変換され、NLRPフレームワークを介して処理され、ロボットの関節空間軌跡を得る。 その結果,提案手法はシステムユーザビリティスコアが高いことがわかった。 フレームワークの辞書は、転送学習や大規模なデータセットに頼ることなく簡単に拡張できる。 今後,提案フレームワークを,包括的ユーザスタディを通して,人間支援型ピック・アンド・プレースタスクの異なるアプローチと比較する予定である。

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