論文の概要: EduSim-LLM: An Educational Platform Integrating Large Language Models and Robotic Simulation for Beginners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01196v1
- Date: Sat, 03 Jan 2026 14:40:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.617667
- Title: EduSim-LLM: An Educational Platform Integrating Large Language Models and Robotic Simulation for Beginners
- Title（参考訳）: EduSim-LLM:大規模言語モデルとロボットシミュレーションを統合した教育用プラットフォーム
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルとロボットシミュレーションを統合した教育プラットフォームであるEduSim-LLMを紹介する。
我々は、直接制御と自律制御という2つの人間ロボット相互作用モデルの設計、複数の言語モデルに基づく体系的なシミュレーション、マルチロボット協調、運動計画、操作能力の評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22917707112773592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, the rapid development of Large Language Models (LLMs) has significantly enhanced natural language understanding and human-computer interaction, creating new opportunities in the field of robotics. However, the integration of natural language understanding into robotic control is an important challenge in the rapid development of human-robot interaction and intelligent automation industries. This challenge hinders intuitive human control over complex robotic systems, limiting their educational and practical accessibility. To address this, we present the EduSim-LLM, an educational platform that integrates LLMs with robot simulation and constructs a language-drive control model that translates natural language instructions into executable robot behavior sequences in CoppeliaSim. We design two human-robot interaction models: direct control and autonomous control, conduct systematic simulations based on multiple language models, and evaluate multi-robot collaboration, motion planning, and manipulation capabilities. Experiential results show that LLMs can reliably convert natural language into structured robot actions; after applying prompt-engineering templates instruction-parsing accuracy improves significantly; as task complexity increases, overall accuracy rate exceeds 88.9% in the highest complexity tests.
- Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) の急速な発展により,自然言語理解と人間とコンピュータの相互作用が大幅に向上し,ロボット工学の分野で新たな機会が生まれている。
しかし、ロボット制御への自然言語理解の統合は、人間とロボットの相互作用とインテリジェントな自動化産業の急速な発展において重要な課題である。
この課題は、複雑なロボットシステムに対する直感的な人間の制御を妨げ、教育的かつ実用的なアクセシビリティを制限する。
そこで本研究では,LLMとロボットシミュレーションを統合した教育プラットフォームであるEduSim-LLMを紹介し,自然言語命令をCoppeliaSimで実行可能なロボット動作シーケンスに変換する言語駆動制御モデルを構築した。
我々は、直接制御と自律制御という2つの人間ロボット相互作用モデルの設計、複数の言語モデルに基づく体系的なシミュレーション、マルチロボット協調、運動計画、操作能力の評価を行う。
実験の結果、LLMは自然言語を構造化されたロボット動作に変換することができ、プロンプトエンジニアリングテンプレートを適用すると、命令パーシング精度が大幅に向上し、タスクの複雑さが増大するにつれて、全体的な精度が88.9%を超える。
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