VoicePilot: Harnessing LLMs as Speech Interfaces for Physically Assistive Robots
作者: Akhil Padmanabha, Jessie Yuan, Janavi Gupta, Zulekha Karachiwalla, Carmel Majidi, Henny Admoni, Zackory Erickson
分类: cs.RO, cs.CL, cs.HC
发布日期: 2024-04-05 (更新: 2024-07-17)
💡 一句话要点
提出VoicePilot框架以改善助理机器人语音交互
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 语音接口 助理机器人 人本设计 用户体验 老年人护理 残疾人辅助
📋 核心要点
- 现有的助理机器人语音接口框架未能充分考虑用户的需求和人本设计，限制了其有效性。
- 本文提出了一种迭代构建的框架，将大型语言模型作为助理机器人的语音接口，增强用户与机器人的交互能力。
- 在最终实验中，11位老年人参与评估，验证了框架的有效性，并提供了设计指南，提升了用户体验。
📝 摘要（中文）
物理助理机器人为有运动障碍或其他残疾的人士提供了显著提升生活质量和独立性的机会。利用大型语言模型（LLMs）的语音接口可以使用户有效地与机器人进行高层次的命令和细致的偏好沟通。现有的框架在整合LLMs作为机器人接口时未能充分考虑人本因素。本文提出了一种将LLMs作为物理助理机器人语音接口的框架，通过三阶段的迭代测试，最终在独立生活设施中对11位老年人进行了评估，使用定量和定性数据验证了该框架，并提供了设计指南。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有助理机器人语音接口缺乏人本设计的问题，导致用户无法有效与机器人沟通。
核心思路：提出了一种将大型语言模型（LLMs）作为语音接口的框架，通过迭代测试不断优化设计，以满足用户的高层次需求和偏好。
技术框架：该框架分为三个主要阶段：初步设计、用户反馈收集和最终评估。在每个阶段中，均通过用户测试收集数据以指导后续改进。
关键创新：最重要的创新在于将人本设计原则融入LLMs的应用中，使得语音接口不仅具备技术能力，还能更好地满足用户的实际需求。
关键设计：在设计过程中，考虑了用户的反馈，调整了语音识别的准确性、响应时间和交互的自然性，确保机器人能够理解和执行复杂的命令。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在最终实验中，11位老年人参与评估，结果表明使用VoicePilot框架的机器人在语音识别准确性和用户满意度上均有显著提升，用户反馈表明其交互体验更为自然流畅，具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括老年人护理、残疾人辅助和家庭自动化等。通过提升助理机器人的语音交互能力，能够显著改善用户的生活质量，增强其独立性，未来可能在智能家居和医疗辅助等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Physically assistive robots present an opportunity to significantly increase the well-being and independence of individuals with motor impairments or other forms of disability who are unable to complete activities of daily living. Speech interfaces, especially ones that utilize Large Language Models (LLMs), can enable individuals to effectively and naturally communicate high-level commands and nuanced preferences to robots. Frameworks for integrating LLMs as interfaces to robots for high level task planning and code generation have been proposed, but fail to incorporate human-centric considerations which are essential while developing assistive interfaces. In this work, we present a framework for incorporating LLMs as speech interfaces for physically assistive robots, constructed iteratively with 3 stages of testing involving a feeding robot, culminating in an evaluation with 11 older adults at an independent living facility. We use both quantitative and qualitative data from the final study to validate our framework and additionally provide design guidelines for using LLMs as speech interfaces for assistive robots. Videos and supporting files are located on our project website: https://sites.google.com/andrew.cmu.edu/voicepilot/