Multimodal Human-Autonomous Agents Interaction Using Pre-Trained Language and Visual Foundation Models
作者: Linus Nwankwo, Elmar Rueckert
分类: cs.RO
发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-12-29)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出多模态交互框架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: 多模态交互 自主代理 语音识别 视觉语言模型 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在自然语言处理和多模态交互方面存在局限，难以实现流畅的人机对话。
- 论文提出了一种结合预训练语言模型和视觉语言模型的框架，以实现更自然的交互方式。
- 实验结果显示，该框架在语音命令解码和执行成功率上均有显著提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文扩展了先前的方法，使人类能够通过语音和文本与自主代理自然互动。该方法利用预训练的大型语言模型、多模态视觉语言模型和语音识别模型，解码高层次的自然语言对话及机器人任务环境的语义理解，并将其抽象为机器人可执行的命令或查询。通过对不同种族背景和英语口音的参与者进行定量评估，框架实现了87.55%的语音命令解码准确率和86.27%的命令执行成功率，平均延迟为0.89秒。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人类与自主代理之间的自然交互问题，现有方法在语音和文本理解方面存在不足，难以实现高效的命令执行。
核心思路：通过结合预训练的大型语言模型、多模态视觉语言模型和语音识别模型，本文提出了一种新的框架，能够更好地理解和处理自然语言指令。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：语音识别模块负责将语音指令转化为文本，视觉语言模型处理视觉信息并与语言模型结合，最后生成机器人可执行的命令。
关键创新：本研究的创新点在于将多模态模型的能力整合到一个统一框架中，显著提高了语音命令的解码准确率和执行成功率，与传统方法相比具有明显优势。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化语音识别和命令执行的协同效果，同时调整了网络结构以适应多模态输入的特性。通过这些设计，提升了系统的响应速度和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在语音命令解码准确率上达到了87.55%，命令执行成功率为86.27%，且平均响应延迟仅为0.89秒。这些结果显示了该方法在多模态交互中的显著优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和人机协作系统等。通过提升人机交互的自然性和效率，可以在多个行业中实现更高效的工作流程，推动智能技术的普及与应用。
📄 摘要（原文）
In this paper, we extended the method proposed in [21] to enable humans to interact naturally with autonomous agents through vocal and textual conversations. Our extended method exploits the inherent capabilities of pre-trained large language models (LLMs), multimodal visual language models (VLMs), and speech recognition (SR) models to decode the high-level natural language conversations and semantic understanding of the robot's task environment, and abstract them to the robot's actionable commands or queries. We performed a quantitative evaluation of our framework's natural vocal conversation understanding with participants from different racial backgrounds and English language accents. The participants interacted with the robot using both spoken and textual instructional commands. Based on the logged interaction data, our framework achieved 87.55% vocal commands decoding accuracy, 86.27% commands execution success, and an average latency of 0.89 seconds from receiving the participants' vocal chat commands to initiating the robot's actual physical action. The video demonstrations of this paper can be found at https://linusnep.github.io/MTCC-IRoNL/.