論文の概要: Interpretable Robot Control via Structured Behavior Trees and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09621v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 08:53:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.819503
• Title: Interpretable Robot Control via Structured Behavior Trees and Large Language Models
• Title（参考訳）: 構造化行動木と大規模言語モデルによる解釈ロボット制御
• Authors: Ingrid Maéva Chekam, Ines Pastor-Martinez, Ali Tourani, Jose Andres Millan-Romera, Laura Ribeiro, Pedro Miguel Bastos Soares, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語理解とロボット実行を橋渡しする新しい枠組みを提案する。 提案手法は実世界のシナリオでは実用的であり、平均的な認識と実行の精度は約94%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As intelligent robots become more integrated into human environments, there is a growing need for intuitive and reliable Human-Robot Interaction (HRI) interfaces that are adaptable and more natural to interact with. Traditional robot control methods often require users to adapt to interfaces or memorize predefined commands, limiting usability in dynamic, unstructured environments. This paper presents a novel framework that bridges natural language understanding and robotic execution by combining Large Language Models (LLMs) with Behavior Trees. This integration enables robots to interpret natural language instructions given by users and translate them into executable actions by activating domain-specific plugins. The system supports scalable and modular integration, with a primary focus on perception-based functionalities, such as person tracking and hand gesture recognition. To evaluate the system, a series of real-world experiments was conducted across diverse environments. Experimental results demonstrate that the proposed approach is practical in real-world scenarios, with an average cognition-to-execution accuracy of approximately 94%, making a significant contribution to HRI systems and robots. The complete source code of the framework is publicly available at https://github.com/snt-arg/robot_suite.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントなロボットがより人間環境に統合されるにつれ、直感的で信頼性の高いヒューマンロボットインタラクション(HRI)インターフェースの必要性が高まっている。 従来のロボット制御手法では、ユーザーがインターフェースに適応したり、事前に定義されたコマンドを記憶する必要があることが多く、動的で非構造的な環境におけるユーザビリティを制限する。 本稿では,Large Language Models (LLM) と振舞い木を組み合わせることで,自然言語理解とロボット実行を橋渡しする新しいフレームワークを提案する。 この統合により、ロボットはユーザから与えられた自然言語命令を解釈し、ドメイン固有のプラグインをアクティベートすることで実行可能なアクションに変換することができる。 このシステムはスケーラブルでモジュール化された統合をサポートしており、主に人物追跡や手動ジェスチャー認識などの知覚に基づく機能に重点を置いている。 システムを評価するために,様々な環境にまたがる実環境実験を行った。 実験の結果,提案手法は実世界のシナリオでは現実的であり,平均的な認識と実行の精度は約94%であり,HRIシステムやロボットに多大な貢献をしていることがわかった。 フレームワークのソースコードはhttps://github.com/snt-arg/robot_suite.comで公開されている。

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