論文の概要: CoViLLM: An Adaptive Human-Robot Collaborative Assembly Framework Using Large Language Models for Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11461v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 02:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.707916
• Title: CoViLLM: An Adaptive Human-Robot Collaborative Assembly Framework Using Large Language Models for Manufacturing
• Title（参考訳）: CoViLLM: 大規模言語モデルを用いた適応型ロボット協調組立フレームワーク
• Authors: Jiabao Zhao, Jonghan Lim, Hongliang Li, Ilya Kovalenko,
• Abstract要約: CoViLLMは、カスタマイズされた製品や以前は目に見えない製品の組み立てをサポートするアダプティブな人間ロボット協調組立フレームワークである。 このフレームワークは、NISTアセンブリタスクボードで、既知の、カスタマイズされた、そして新しい製品ケースに対して検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.21817858756775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With increasing demand for mass customization, traditional manufacturing robots that rely on rule-based operations lack the flexibility to accommodate customized or new product variants. Human-Robot Collaboration (HRC) has demonstrated potential to improve system adaptability by leveraging human versatility and decision-making capabilities. However, existing HRC frame- works typically depend on predefined perception-manipulation pipelines, limiting their ability to autonomously generate task plans for new product assembly. In this work, we propose CoViLLM, an adaptive human-robot collaborative assembly frame- work that supports the assembly of customized and previously unseen products. CoViLLM combines depth-camera-based localization for object position estimation, human operator classification for identifying new components, and an Large Language Model (LLM) for assembly task planning based on natural language instructions. The framework is validated on the NIST Assembly Task Board for known, customized, and new product cases. Experimental results show that the proposed framework enables flexible collaborative assembly by extending HRC beyond predefined product and task settings.
• Abstract（参考訳）: 大量カスタマイズの需要が高まるにつれて、ルールベースの操作に依存する従来の製造ロボットは、カスタマイズされた製品や新製品に対応する柔軟性に欠ける。 Human-Robot Collaboration (HRC)は、人間の汎用性と意思決定能力を活用することにより、システム適応性を向上させる可能性を実証している。 しかし、既存のHRCフレームワークは通常、事前に定義された知覚操作パイプラインに依存し、新しい製品組み立てのためのタスクプランを自律的に生成する能力を制限する。 本研究では,CoViLLMを提案する。CoViLLMは,カスタマイズされた製品や以前には見つからなかった製品の組み立てを支援する,適応型人間ロボット協調組立フレームである。 CoViLLMは、オブジェクト位置推定のためのディープカメラベースのローカライゼーション、新しいコンポーネントを特定するためのヒューマンオペレータ分類、自然言語命令に基づいたアセンブリタスク計画のための大規模言語モデル(LLM)を組み合わせる。 このフレームワークは、NISTアセンブリタスクボードで、既知の、カスタマイズされた、そして新しい製品ケースに対して検証されている。 実験結果から,提案フレームワークは,予め定義された製品やタスク設定を超えてHRCを拡張することで,フレキシブルな協調組み立てを可能にすることが示された。

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