論文の概要: Incremental Learning of Humanoid Robot Behavior from Natural Interaction and Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04316v3
- Date: Thu, 16 May 2024 09:07:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 19:34:02.885080
- Title: Incremental Learning of Humanoid Robot Behavior from Natural Interaction and Large Language Models
- Title（参考訳）: 自然対話と大規模言語モデルを用いたヒューマノイドロボット行動のインクリメンタル学習
- Authors: Leonard Bärmann, Rainer Kartmann, Fabian Peller-Konrad, Jan Niehues, Alex Waibel, Tamim Asfour,
- Abstract要約: 本研究では,自然相互作用から複雑な行動の漸進的な学習を実現するシステムを提案する。
本システムは,ヒューマノイドロボットARMAR-6のロボット認知アーキテクチャに組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.945922720555146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural-language dialog is key for intuitive human-robot interaction. It can be used not only to express humans' intents, but also to communicate instructions for improvement if a robot does not understand a command correctly. Of great importance is to endow robots with the ability to learn from such interaction experience in an incremental way to allow them to improve their behaviors or avoid mistakes in the future. In this paper, we propose a system to achieve incremental learning of complex behavior from natural interaction, and demonstrate its implementation on a humanoid robot. Building on recent advances, we present a system that deploys Large Language Models (LLMs) for high-level orchestration of the robot's behavior, based on the idea of enabling the LLM to generate Python statements in an interactive console to invoke both robot perception and action. The interaction loop is closed by feeding back human instructions, environment observations, and execution results to the LLM, thus informing the generation of the next statement. Specifically, we introduce incremental prompt learning, which enables the system to interactively learn from its mistakes. For that purpose, the LLM can call another LLM responsible for code-level improvements of the current interaction based on human feedback. The improved interaction is then saved in the robot's memory, and thus retrieved on similar requests. We integrate the system in the robot cognitive architecture of the humanoid robot ARMAR-6 and evaluate our methods both quantitatively (in simulation) and qualitatively (in simulation and real-world) by demonstrating generalized incrementally-learned knowledge.
- Abstract（参考訳）: 自然言語ダイアログは直感的な人間とロボットの対話の鍵となる。
人間の意図を表現するだけでなく、ロボットがコマンドを正しく理解していない場合、改善のための指示を伝えるためにも使用できる。
重要なことは、ロボットにそのような対話体験から学習する能力を与えることで、彼らの振る舞いを改善したり、将来失敗を避けることである。
本稿では,自然相互作用から複雑な動作を段階的に学習するシステムを提案し,その実装をヒューマノイドロボットで実証する。
近年の進歩を踏まえ,LLMが対話型コンソールでPython文を生成し,ロボットの知覚と行動の両方を起動する,というアイデアに基づいて,ロボットの行動の高レベルなオーケストレーションのためのLarge Language Models(LLMs)をデプロイするシステムを提案する。
相互作用ループは人間の指示、環境観察、実行結果をLSMにフィードバックすることで閉じ、次の文を生成する。
具体的には,過ちから対話的に学習できるインクリメンタル・プロンプト・ラーニングを導入する。
その目的のために、LLMは人間のフィードバックに基づいて、現在のインタラクションのコードレベルの改善に責任を負う別のLLMを呼ぶことができる。
改良されたインタラクションはロボットのメモリに保存され、同様の要求で検索される。
我々は,人間型ロボットARMAR-6のロボット認知アーキテクチャにシステムを統合するとともに,一般化したインクリメンタル学習知識を実証し,定量的に(シミュレーションで)定性的に(シミュレーションと実世界で)評価する。
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