論文の概要: TalkWithMachines: Enhancing Human-Robot Interaction for Interpretable Industrial Robotics Through Large/Vision Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15462v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 23:43:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:24:38.190629
- Title: TalkWithMachines: Enhancing Human-Robot Interaction for Interpretable Industrial Robotics Through Large/Vision Language Models
- Title(参考訳): TalkWithMachines:大規模・視覚言語モデルによる解釈可能な産業ロボットのための人間-ロボットインタラクションの強化
- Authors: Ammar N. Abbas, Csaba Beleznai,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) の最近の進歩について検討する。
この統合により、ロボットは自然言語で与えられたコマンドを理解し、実行し、視覚的および/または記述的な入力を通じて環境を認識することができる。
本稿は、低レベル制御を探索するLLM支援型ロボット制御4つについて概説し、(ii)ロボットの内部状態を記述した言語に基づくフィードバックの生成、(iii)視覚情報の追加入力としての利用、(iv)タスク計画とフィードバックを生成するロボット構造情報の利用について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.534667887016089
- License:
- Abstract: TalkWithMachines aims to enhance human-robot interaction by contributing to interpretable industrial robotic systems, especially for safety-critical applications. The presented paper investigates recent advancements in Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs), in combination with robotic perception and control. This integration allows robots to understand and execute commands given in natural language and to perceive their environment through visual and/or descriptive inputs. Moreover, translating the LLM's internal states and reasoning into text that humans can easily understand ensures that operators gain a clearer insight into the robot's current state and intentions, which is essential for effective and safe operation. Our paper outlines four LLM-assisted simulated robotic control workflows, which explore (i) low-level control, (ii) the generation of language-based feedback that describes the robot's internal states, (iii) the use of visual information as additional input, and (iv) the use of robot structure information for generating task plans and feedback, taking the robot's physical capabilities and limitations into account. The proposed concepts are presented in a set of experiments, along with a brief discussion. Project description, videos, and supplementary materials will be available on the project website: https://talk-machines.github.io.
- Abstract(参考訳): TalkWithMachinesは、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、解釈可能な産業用ロボットシステムに貢献することによって、人間とロボットのインタラクションを強化することを目指している。
本稿では,ロボットの知覚と制御を併用したLarge Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) の最近の進歩について検討する。
この統合により、ロボットは自然言語で与えられたコマンドを理解し、実行し、視覚的および/または記述的な入力を通じて環境を知覚することができる。
さらに、LLMの内部状態の翻訳と、人間が容易に理解できるテキストへの推論により、オペレーターがロボットの現在の状態と意図についてより明確な洞察を得ることが、効果的で安全な操作に不可欠である。
本稿は、LLMによるロボット制御のシミュレーションワークフローを4つ紹介する。
(i)低レベル制御
(2)ロボットの内部状態を記述した言語に基づくフィードバックの生成
三 視覚情報の追加入力としての使用、及び
(4)作業計画やフィードバックの生成にロボット構造情報を使用することにより,ロボットの身体的能力と限界を考慮に入れた。
提案された概念は、簡単な議論とともに、一連の実験で提示される。
プロジェクト説明、ビデオ、補足資料はプロジェクトのWebサイト(https://talk-machines.github.io)で入手できる。
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