The Conversation is the Command: Interacting with Real-World Autonomous Robot Through Natural Language
作者: Linus Nwankwo, Elmar Rueckert
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2024-01-22
备注: 5 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出自然语言交互方法以提升人机协作效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言处理 人机交互 大型语言模型 多模态学习 机器人技术 视觉理解 命令执行
📋 核心要点
- 核心问题：现有的人机交互方法在自然语言理解和机器人执行能力上存在不足，导致交互效率低下。
- 方法要点：本文提出结合LLMs和VLMs的框架，使人类通过自然对话与机器人进行有效互动。
- 实验或效果：实验结果显示，命令识别准确率为99.13%，命令执行成功率为97.96%，显著提升了人机交互的效果。
📝 摘要（中文）
近年来，自动化代理在家庭、办公室和公共空间等真实环境中迅速发展。然而，自然的人机交互仍然是一个关键挑战。本文提出了一种方法，结合大型语言模型（LLMs）和多模态视觉-语言模型（VLMs）的能力，使人类能够通过对话与自主机器人自然互动。我们利用LLMs将人类的高层自然语言指令解码并抽象为精确的机器人可执行命令或查询。同时，使用VLMs提供机器人任务环境的视觉和语义理解。我们的实验结果显示，命令识别准确率达到99.13%，命令执行成功率为97.96%，表明该方法能够增强真实应用中的人机交互。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有自然语言与机器人交互中的理解和执行效率低下的问题。现有方法往往无法准确解读复杂的自然语言指令，导致机器人无法有效执行任务。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）对人类的自然语言指令进行解码，并将其转化为机器人可执行的命令，同时结合多模态视觉-语言模型（VLMs）来理解任务环境，从而实现更自然的交互。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：第一，LLMs用于解析和抽象自然语言指令；第二，VLMs用于提供环境的视觉和语义理解。通过这两个模块的协同工作，机器人能够更准确地理解和执行任务。
关键创新：最重要的技术创新在于将LLMs与VLMs的结合使用，使得机器人不仅能够理解语言指令，还能结合环境信息进行更智能的决策。这一方法与传统的单一模型方法有本质区别，提升了交互的自然性和准确性。
关键设计：在设计中，LLMs的参数设置经过精细调整，以确保高效的语言解码；VLMs则通过多层卷积网络结构来增强视觉特征提取能力。此外，损失函数的选择也经过优化，以提高模型的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文提出的方法在命令识别准确率上达到了99.13%，命令执行成功率为97.96%。这些结果表明，相较于传统方法，该方法在实际应用中显著提升了人机交互的效果，具有较高的实用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、办公自动化助手以及公共场所的智能导览系统等。通过提升人机交互的自然性和效率，能够极大地增强用户体验，推动智能机器人在日常生活中的普及和应用。
📄 摘要（原文）
In recent years, autonomous agents have surged in real-world environments such as our homes, offices, and public spaces. However, natural human-robot interaction remains a key challenge. In this paper, we introduce an approach that synergistically exploits the capabilities of large language models (LLMs) and multimodal vision-language models (VLMs) to enable humans to interact naturally with autonomous robots through conversational dialogue. We leveraged the LLMs to decode the high-level natural language instructions from humans and abstract them into precise robot actionable commands or queries. Further, we utilised the VLMs to provide a visual and semantic understanding of the robot's task environment. Our results with 99.13% command recognition accuracy and 97.96% commands execution success show that our approach can enhance human-robot interaction in real-world applications. The video demonstrations of this paper can be found at https://osf.io/wzyf6 and the code is available at our GitHub repository (https://github.com/LinusNEP/TCC_IRoNL.git).