論文の概要: Beyond Static Instruction: A Multi-agent AI Framework for Adaptive Augmented Reality Robot Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00016v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 12:33:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:07.959354
• Title: Beyond Static Instruction: A Multi-agent AI Framework for Adaptive Augmented Reality Robot Training
• Title（参考訳）: 適応型拡張現実ロボットトレーニングのためのマルチエージェントAIフレームワークBeyond Static Instruction
• Authors: Nicolas Leins, Jana Gonnermann-Müller, Malte Teichmann, Sebastian Pokutta,
• Abstract要約: Augmented Reality(AR)は、産業用ロボットのトレーニングに強力な視覚化機能を提供する。 現在のインターフェイスは、主に静的であり、学習者の多様な認知プロファイルを説明できない。 本稿では,静的な可視化と教育的インテリジェンスとのギャップを埋める,将来的な統合のためのマルチエージェントAIフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.41874642505417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Augmented Reality (AR) offers powerful visualization capabilities for industrial robot training, yet current interfaces remain predominantly static, failing to account for learners' diverse cognitive profiles. In this paper, we present an AR application for robot training and propose a multi-agent AI framework for future integration that bridges the gap between static visualization and pedagogical intelligence. We report on the evaluation of the baseline AR interface with 36 participants performing a robotic pick-and-place task. While overall usability was high, notable disparities in task duration and learner characteristics highlighted the necessity for dynamic adaptation. To address this, we propose a multi-agent framework that orchestrates multiple components to perform complex preprocessing of multimodal inputs (e.g., voice, physiology, robot data) and adapt the AR application to the learner's needs. By utilizing autonomous Large Language Model (LLM) agents, the proposed system would dynamically adapt the learning environment based on advanced LLM reasoning in real-time.
• Abstract（参考訳）: Augmented Reality (AR)は、産業用ロボットのトレーニングに強力な視覚化機能を提供するが、現在のインターフェイスは、主に静的であり、学習者の多様な認知プロファイルを説明できない。 本稿では,ロボットトレーニングのためのARアプリケーションを提案し,静的可視化と教育知能のギャップを埋める,将来的な統合のためのマルチエージェントAIフレームワークを提案する。 ロボットピック・アンド・プレイス・タスクを行う36名の被験者を対象に,ベースラインARインタフェースの評価を行った。 全体的なユーザビリティは高かったが、タスク持続時間と学習者特性の顕著な相違は、動的適応の必要性を浮き彫りにした。 そこで本研究では,複数のコンポーネントを編成し,複数モーダル入力(音声,生理学,ロボットデータなど)の複雑な前処理を行い,学習者のニーズに応じてARアプリケーションを適用するマルチエージェントフレームワークを提案する。 自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントを利用することで,先進LLM推論に基づく学習環境をリアルタイムで動的に適用する。

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