Integrating Large Language Models with Multimodal Virtual Reality Interfaces to Support Collaborative Human-Robot Construction Work

📄 arXiv: 2404.03498v1 📥 PDF

作者: Somin Park, Carol C. Menassa, Vineet R. Kamat

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2024-04-04

备注: 39 pages, 16 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出多模态虚拟现实接口以提升人机协作在建筑中的应用

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

关键词: 人机协作 虚拟现实 多模态交互 建筑信息建模 大型语言模型 机器人技术 用户体验

📋 核心要点

  1. 建筑行业的工作环境复杂且不确定，现有的人机协作方法缺乏直观的沟通接口，导致协作效率低下。
  2. 本研究提出了一种集成多模态交互的虚拟现实接口，结合语音、控制器输入与大型语言模型，提升工人与机器人之间的沟通效率。
  3. 实验结果表明，所提出的系统在干墙安装案例中表现出低工作负荷和高可用性，简洁的命令输入显著提升了用户体验。

📝 摘要（中文）

在建筑行业中，工作环境复杂且危险，因此人机协作（HRC）的实施显得尤为重要。本研究提出了一种集成多模态交互的对话式虚拟现实（VR）接口，以增强建筑工人与机器人之间的直观沟通。通过将语音和控制器输入与机器人操作系统（ROS）、建筑信息建模（BIM）及基于大型语言模型（LLM）的聊天接口结合，该系统在VR环境中实现了直观且精准的交互。通过对12名建筑工人进行干墙安装案例研究的评估，结果显示该系统具有较低的工作负荷和高可用性，能够有效提升人机协作的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决建筑行业中人机协作的沟通效率低下问题。现有方法往往缺乏直观的交互方式，导致工人与机器人之间的协作不够顺畅。

核心思路：论文提出了一种基于虚拟现实的多模态交互接口，通过集成语音和控制器输入，结合大型语言模型，旨在实现更自然的沟通方式，提升人机协作的直观性和效率。

技术框架：系统架构包括多个主要模块：语音识别模块、控制器输入模块、ROS接口、BIM数据处理模块以及基于游戏引擎的聊天界面。各模块协同工作，确保信息的实时传递和处理。

关键创新：该研究的创新点在于将大型语言模型与多模态交互结合，提供了一种新的直观沟通方式，显著提升了工人与机器人之间的互动质量，与传统方法相比，减少了沟通障碍。

关键设计：系统设计中，语音识别的准确率、控制器输入的响应时间以及与ROS和BIM的集成效率都是关键参数。此外，聊天界面的设计采用了用户友好的交互方式，确保工人能够快速上手。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的多模态交互系统在干墙安装案例中，工人的工作负荷显著降低，用户体验提升，命令输入的简洁性使得系统的可用性得到了有效验证。具体而言，参与者反馈系统的易用性高，操作流畅，协作效率明显提高。

🎯 应用场景

该研究的成果可广泛应用于建筑行业，尤其是在复杂和危险的施工环境中。通过提升人机协作的效率，能够有效减少工人负担，提高施工安全性和生产效率。未来，该技术还可扩展至其他需要人机协作的领域，如制造业和服务业。

📄 摘要（原文）

In the construction industry, where work environments are complex, unstructured and often dangerous, the implementation of Human-Robot Collaboration (HRC) is emerging as a promising advancement. This underlines the critical need for intuitive communication interfaces that enable construction workers to collaborate seamlessly with robotic assistants. This study introduces a conversational Virtual Reality (VR) interface integrating multimodal interaction to enhance intuitive communication between construction workers and robots. By integrating voice and controller inputs with the Robot Operating System (ROS), Building Information Modeling (BIM), and a game engine featuring a chat interface powered by a Large Language Model (LLM), the proposed system enables intuitive and precise interaction within a VR setting. Evaluated by twelve construction workers through a drywall installation case study, the proposed system demonstrated its low workload and high usability with succinct command inputs. The proposed multimodal interaction system suggests that such technological integration can substantially advance the integration of robotic assistants in the construction industry.