論文の概要: Effect of Adaptive Communication Support on LLM-powered Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06808v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 18:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:03:24.665528
• Title: Effect of Adaptive Communication Support on LLM-powered Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: LLMによるロボット協調作業における適応的コミュニケーション支援の効果
• Authors: Shipeng Liu, FNU Shrutika, Boshen Zhang, Zhehui Huang, Gaurav Sukhatme, Feifei Qian,
• Abstract要約: マルチモーダル言語フィードバック(HRT-ML)を用いたヒューマンロボットコラボレーションフレームワーク HRT-MLフレームワークには、ハイレベルで低頻度な戦略ガイダンスのためのコーディネータと、サブタスク固有の高周波命令のためのマネージャの2つのコアモジュールが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4552201513604093
• License:
• Abstract: Effective human-robot collaboration requires robot to adopt their roles and levels of support based on human needs, task requirements, and complexity. Traditional human-robot teaming often relies on a pre-determined robot communication scheme, restricting teamwork adaptability in complex tasks. Leveraging strong communication capabilities of Large Language Models (LLMs), we propose a Human-Robot Teaming Framework with Multi-Modal Language feedback (HRT-ML), a framework designed to enhance human-robot interaction by adjusting the frequency and content of language-based feedback. HRT-ML framework includes two core modules: a Coordinator for high-level, low-frequency strategic guidance, and a Manager for subtask-specific, high-frequency instructions, enabling passive and active interactions with human teammates. To assess the impact of language feedback in collaborative scenarios, we conducted experiments in an enhanced Overcooked environment with varying levels of task complexity (easy, medium, hard) and feedback frequency (inactive, passive, active, superactive). Our results show that as task complexity increases relative to human capabilities, human teammates exhibited a stronger preference towards robotic agents that can offer frequent, proactive support. However, when task complexities exceed the LLM's capacity, noisy and inaccurate feedback from superactive robotic agents can instead hinder team performance, as it requires human teammates to increase their effort to interpret and respond to a large number of communications, with limited performance return. Our results offer a general principle for robotic agents to dynamically adjust their levels and frequencies of communications to work seamlessly with humans and achieve improved teaming performance.
• Abstract（参考訳）: 効果的な人間とロボットのコラボレーションは、人間のニーズ、タスクの要求、複雑さに基づいて、ロボットの役割とサポートのレベルを採用する必要がある。 従来の人間ロボットのチーム化は、複雑なタスクにおけるチームワークの適応性を制限する、事前に決定されたロボット通信方式に依存していることが多い。 本稿では,Large Language Models (LLMs) の強力なコミュニケーション機能を活用し,HRT-ML(Human-Robot Teaming Framework with Multi-Modal Language feedback)を提案する。 HRT-MLフレームワークには、2つのコアモジュールが含まれている。ハイレベルで低頻度な戦略ガイダンスのためのコーディネータと、サブタスク固有の高周波命令のためのマネージャで、人間のチームメイトとの受動的かつアクティブな対話を可能にする。 協調シナリオにおける言語フィードバックの効果を評価するため,タスクの複雑さ(容易性,中性,ハード)とフィードバック頻度(非アクティブ,受動的,アクティブ,スーパーアクティブ)の異なる,オーバークッキング環境において実験を行った。 その結果、人間の能力に対してタスクの複雑さが増加するにつれて、人間のチームメイトはロボットエージェントに対してより強い好みを示し、頻繁で積極的なサポートを提供することができた。 しかし、タスクの複雑さがLLMの能力を超えると、スーパーアクティブなロボットエージェントからのノイズと不正確なフィードバックがチームのパフォーマンスを妨げる。 本研究は,ロボットエージェントが人間とシームレスに連携し,コミュニケーションの周波数やレベルを動的に調整し,協調性能を向上させるための一般的な原理である。

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