論文の概要: Improved Trust in Human-Robot Collaboration with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12529v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 02:48:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 22:07:20.554047
- Title: Improved Trust in Human-Robot Collaboration with ChatGPT
- Title（参考訳）: ChatGPTを用いた人間-ロボット協調の信頼性向上
- Authors: Yang Ye, Hengxu You, Jing Du
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTが人間とロボットの協調作業における信頼に与える影響を考察する。
人-物体実験では、ロボットにChatGPTを組み込むことで、人間-ロボットのコラボレーションに対する信頼が著しく向上した。
本研究の成果は,人間ロボット協調システムの開発に重要な意味を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.086544864007391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human robot collaboration is becoming increasingly important as robots become
more involved in various aspects of human life in the era of Artificial
Intelligence. However, the issue of human operators trust in robots remains a
significant concern, primarily due to the lack of adequate semantic
understanding and communication between humans and robots. The emergence of
Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, provides an opportunity to
develop an interactive, communicative, and robust human-robot collaboration
approach. This paper explores the impact of ChatGPT on trust in a human-robot
collaboration assembly task. This study designs a robot control system called
RoboGPT using ChatGPT to control a 7-degree-of-freedom robot arm to help human
operators fetch, and place tools, while human operators can communicate with
and control the robot arm using natural language. A human-subject experiment
showed that incorporating ChatGPT in robots significantly increased trust in
human-robot collaboration, which can be attributed to the robot's ability to
communicate more effectively with humans. Furthermore, ChatGPT ability to
understand the nuances of human language and respond appropriately helps to
build a more natural and intuitive human-robot interaction. The findings of
this study have significant implications for the development of human-robot
collaboration systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の時代、ロボットが人間の生活の様々な側面に深く関わるようになるにつれ、ロボットのコラボレーションはますます重要になっている。
しかし、ロボットを信頼する人間のオペレーターの問題は、主に人間とロボット間の適切な意味理解とコミュニケーションが欠如しているため、重要な関心事である。
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の出現は、対話的でコミュニケーション的で堅牢な人間とロボットのコラボレーションアプローチを開発する機会を提供する。
本稿では,ChatGPTが人間とロボットの協調作業における信頼に与える影響を考察する。
本研究は, chatgpt を用いたロボット制御システム robogpt を設計, 操作者が道具を取り出すのを助けるために7自由度ロボットアームを制御し, 操作者は自然言語でロボットアームを操作できる。
ロボットにChatGPTを組み込むことは、ロボットが人間とより効果的にコミュニケーションできる能力に起因して、ロボットとロボットのコラボレーションに対する信頼を著しく高めることを示した。
さらに、ChatGPTは人間の言語のニュアンスを理解し、適切に応答することで、より自然で直感的な人間とロボットの相互作用を構築するのに役立つ。
本研究の成果は,人間ロボット協調システムの開発に重要な意味を持つ。
関連論文リスト
- HARMONIC: Cognitive and Control Collaboration in Human-Robotic Teams [0.0]
メタ認知,自然言語コミュニケーション,説明可能性を備えたロボットチームにおいて,ロボットの認知戦略を実証する。
このシステムは、認知と制御機能を柔軟に統合するHARMONICアーキテクチャを使って実現されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T16:48:21Z) - 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) - Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots [119.55240471433302]
Habitat 3.0は、家庭環境における協調ロボットタスクを研究するためのシミュレーションプラットフォームである。
複雑な変形可能な体と外観と運動の多様性をモデル化する際の課題に対処する。
Human-in-the-loopインフラストラクチャは、マウス/キーボードまたはVRインターフェースを介してシミュレーションされたロボットとの実際のヒューマンインタラクションを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:29:17Z) - The dynamic nature of trust: Trust in Human-Robot Interaction revisited [0.38233569758620045]
社会支援ロボット(SAR)は、現実世界の人間を支援するロボットである。
リスクは信頼の要素をもたらすので、ロボットに対する人間の信頼を理解することは必須である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-08T19:20:11Z) - HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human
Demonstration [57.045140028275036]
本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。
本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T15:56:13Z) - CoGrasp: 6-DoF Grasp Generation for Human-Robot Collaboration [0.0]
そこで我々は,人間を意識したロボットグリップを生成する,CoGraspと呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク方式を提案する。
実際のロボット実験では,安定グリップの生成において約88%の成功率を達成した。
我々のアプローチは、安全で自然で社会的に認識された人間ロボットオブジェクトのコグラスピング体験を可能にします。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-06T19:23:25Z) - Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness
in Object Manipulation [104.5440430194206]
本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。
ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-03T13:26:52Z) - Spatial Computing and Intuitive Interaction: Bringing Mixed Reality and
Robotics Together [68.44697646919515]
本稿では,空間コンピューティングを応用し,新しいロボットのユースケースを実現するためのロボットシステムについて述べる。
空間コンピューティングとエゴセントリックな感覚を複合現実感デバイスに組み合わせることで、人間の行動をキャプチャして理解し、それらを空間的な意味を持つ行動に変換することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T10:04:26Z) - A Review on Trust in Human-Robot Interaction [0.0]
人間とロボットのインタラクション、すなわち人間とロボットの信頼に関する新たな研究分野が生まれつつある。
本稿では,研究テーマに基づく人間ロボット信頼に関する過去の研究を概観し,その分野における選択された傾向について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-20T21:50:03Z) - Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace
for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。
この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:14:30Z) - Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot
Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。
その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)
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。