Agreeing to Interact in Human-Robot Interaction using Large Language Models and Vision Language Models

📄 arXiv: 2503.15491v1 📥 PDF

作者: Kazuhiro Sasabuchi, Naoki Wake, Atsushi Kanehira, Jun Takamatsu, Katsushi Ikeuchi

分类: cs.HC, cs.CL, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-01-07

💡 一句话要点

利用LLM和VLM解决人机交互起始阶段的交互意图判断问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 大型语言模型 视觉语言模型 交互意图 情境理解

📋 核心要点

  1. 人机交互起始阶段复杂，机器人需根据情境判断是否发起交互，现有方法难以有效应对。
  2. 论文提出利用LLM和VLM理解情境，判断交互意图，从而决定机器人行为。
  3. 实验结果表明，LLM和VLM在明确意图场景表现良好，但在开放式场景仍面临挑战。

📝 摘要（中文）

在人机交互(HRI)中，交互的开始阶段通常很复杂。机器人是否应该与人类交流取决于多种情境因素(例如，人类当前的活动、交互的紧迫性等)。本文测试了大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)是否能为此问题提供解决方案。我们比较了使用LLM和VLM的四种不同的系统设计模式，并在包含84个人机交互情境的测试集上进行了测试。该测试集混合了几个公开可用的数据集，并且还包括了采取何种行动是开放式的情境。使用GPT-4o和Phi-3 Vision模型的结果表明，LLM和VLM能够处理所需操作明确的交互开始阶段，但是，在模型必须在人类和机器人情境之间取得平衡的开放式情境中仍然存在挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机交互（HRI）中，机器人如何判断何时以及如何开始与人类交互的问题。现有的方法通常依赖于预定义的规则或简单的传感器数据，无法充分理解复杂的人类行为和环境上下文，导致交互时机不当或交互方式不自然。这种不足之处使得机器人难以融入人类的生活和工作环境。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的强大理解和推理能力，使机器人能够更好地理解人类的行为、意图以及周围环境的上下文信息。通过结合视觉信息和语言信息，机器人可以更准确地判断是否需要发起交互，以及应该采取何种交互方式。这种方法旨在使机器人能够更加智能和自然地与人类进行交互。

技术框架：论文提出了四种不同的系统设计模式，这些模式都基于LLM和VLM。整体框架包括以下几个主要模块：1）视觉感知模块：利用VLM获取场景的视觉信息，例如人类的姿态、表情、正在进行的活动等。2）语言理解模块：利用LLM理解人类的语言输入（如果存在），并结合视觉信息推断人类的意图和需求。3）决策模块：根据VLM和LLM的输出，决定机器人是否应该发起交互，以及应该采取何种交互策略。4）交互执行模块：执行决策模块的指令，例如发起对话、提供帮助等。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM和VLM应用于人机交互的起始阶段，并探索了不同的系统设计模式。与传统方法相比，这种方法能够更好地理解人类的行为和环境上下文，从而实现更加智能和自然的交互。此外，论文还提出了一个包含开放式情境的测试集，用于评估不同系统设计模式的性能。

关键设计：论文使用了GPT-4o和Phi-3 Vision模型作为LLM和VLM。测试集包含84个人机交互情境，混合了多个公开数据集，并包含开放式情境。论文比较了四种不同的系统设计模式，但没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，这些细节可能因不同的LLM和VLM而异。论文重点关注的是不同系统设计模式在不同情境下的表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM和VLM的系统在处理明确意图的交互起始阶段表现良好。然而，在开放式情境中，模型需要在人类和机器人情境之间进行权衡，仍然面临挑战。具体性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，需要查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机交互场景，例如服务机器人、家庭助手、智能家居等。通过使机器人能够更智能地判断交互时机和方式，可以提高用户体验，增强机器人的实用性。未来，该技术有望促进人机协作，使机器人更好地融入人类的生活和工作。

📄 摘要（原文）

In human-robot interaction (HRI), the beginning of an interaction is often complex. Whether the robot should communicate with the human is dependent on several situational factors (e.g., the current human's activity, urgency of the interaction, etc.). We test whether large language models (LLM) and vision language models (VLM) can provide solutions to this problem. We compare four different system-design patterns using LLMs and VLMs, and test on a test set containing 84 human-robot situations. The test set mixes several publicly available datasets and also includes situations where the appropriate action to take is open-ended. Our results using the GPT-4o and Phi-3 Vision model indicate that LLMs and VLMs are capable of handling interaction beginnings when the desired actions are clear, however, challenge remains in the open-ended situations where the model must balance between the human and robot situation.