論文の概要: LA-RCS: LLM-Agent-Based Robot Control System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18214v1
• Date: Fri, 23 May 2025 00:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.211057
• Title: LA-RCS: LLM-Agent-Based Robot Control System
• Title（参考訳）: LA-RCS:LLM-Agent-based Robot Control System
• Authors: TaekHyun Park, YoungJun Choi, SeungHoon Shin, Kwangil Lee,
• Abstract要約: LA-RCSは、外部環境を自律的に計画、作業、分析するために設計された高度なロボット制御システムである。 ユーザ要求に基づいて計画を生成し、外部環境を観察し、計画を実行し、外部環境の変化に適応するために必要に応じて計画を変更する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8749675983608172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LA-RCS (LLM-agent-based robot control system) is a sophisticated robot control system designed to autonomously plan, work, and analyze the external environment based on user requirements by utilizing LLM-Agent. Utilizing a dual-agent framework, LA-RCS generates plans based on user requests, observes the external environment, executes the plans, and modifies the plans as needed to adapt to changes in the external conditions. Additionally, LA-RCS interprets natural language commands by the user and converts them into commands compatible with the robot interface so that the robot can execute tasks and meet user requests properly. During his process, the system autonomously evaluates observation results, provides feedback on the tasks, and executes commands based on real-time environmental monitoring, significantly reducing the need for user intervention in fulfilling requests. We categorized the scenarios that LA-RCS needs to perform into four distinct types and conducted a quantitative assessment of its performance in each scenario. The results showed an average success rate of 90 percent, demonstrating the system capability to fulfill user requests satisfactorily. For more extensive results, readers can visit our project page: https://la-rcs.github.io
• Abstract（参考訳）: LA-RCS(LA-RCS、LLM-Adnt-based Robot Control System)は、LLM-Agentを利用して、ユーザ要求に基づいて外部環境を自律的に計画、作業、分析するロボット制御システムである。 二重エージェントフレームワークを利用することで、LA-RCSはユーザ要求に基づいてプランを生成し、外部環境を観察し、計画を実行し、外部環境の変化に適応するために必要に応じて計画を変更する。 さらに、LA-RCSは、ユーザによる自然言語コマンドを解釈し、ロボットインターフェースと互換性のあるコマンドに変換することにより、ロボットがタスクを実行し、ユーザの要求を適切に満たすことができる。 彼のプロセス中、システムは観察結果を自律的に評価し、タスクに対するフィードバックを提供し、リアルタイム環境モニタリングに基づくコマンドを実行する。 LA-RCSが実行するシナリオを4つの異なるタイプに分類し,それぞれのシナリオでそのパフォーマンスを定量的に評価した。 その結果、平均的な成功率は90%となり、ユーザー要求を満足して満たすシステム能力が実証された。 より詳細な結果については、プロジェクトのページを参照してほしい。

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