Enhancing Human-Robot Collaborative Assembly in Manufacturing Systems Using Large Language Models
作者: Jonghan Lim, Sujani Patel, Alex Evans, John Pimley, Yifei Li, Ilya Kovalenko
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2024-06-04 (更新: 2024-06-21)
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的柔性人机协作装配框架，提升制造系统性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协作 大型语言模型 自然语言处理 机器人控制 智能制造
📋 核心要点
- 现有制造系统中人机协作受限于人机通信障碍，阻碍了团队协作效率。
- 利用大型语言模型处理自然语言指令，实现语音控制机器人，提升人机交互的流畅性。
- 案例研究验证了框架在处理自然语言输入、适应语言变化和解决错误方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种人机协作装配框架，该框架利用大型语言模型来增强制造环境中的通信。通过自然语言集成语音命令进行任务管理，从而促进人与机器人之间的通信。一个装配任务的案例研究展示了该框架处理自然语言输入和解决实时装配挑战的能力，强调了对语言变化的适应性和误差解决的效率。结果表明，大型语言模型有潜力改进人机交互，从而促进协作制造装配应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有制造系统中的人机协作装配，由于人与机器人之间的沟通障碍，导致协作效率低下。操作人员需要学习特定的机器人编程语言或使用复杂的界面进行交互，这限制了人机协作的灵活性和效率。现有方法难以适应动态变化的制造环境和操作人员的个性化需求。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为人与机器人之间的桥梁，将人类的自然语言指令转化为机器人可以理解和执行的动作。通过语音输入和自然语言处理，操作人员可以直接用口语化的方式指挥机器人，无需进行复杂的编程或操作。
技术框架：该人机协作装配框架主要包含以下几个模块：1) 语音输入模块：负责接收操作人员的语音指令。2) 自然语言处理模块：利用大型语言模型对语音指令进行解析，提取任务信息和操作意图。3) 任务规划模块：根据解析后的任务信息，生成机器人执行的具体动作序列。4) 机器人控制模块：将动作序列转化为机器人的控制指令，驱动机器人完成装配任务。5) 错误处理模块：当机器人执行过程中出现错误时，通过语音反馈通知操作人员，并提供相应的解决方案。
关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于人机协作装配领域，实现了自然语言驱动的机器人控制。与传统的基于预定义指令或示教编程的方法相比，该框架具有更高的灵活性和适应性，能够更好地满足动态变化的制造需求。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 针对制造领域定制的LLM微调策略，以提高指令解析的准确性和效率。2) 基于上下文理解的任务规划算法，能够根据当前装配状态和操作人员的意图，生成合理的动作序列。3) 鲁棒的语音识别和自然语言处理模块，能够处理不同的口音和表达方式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
案例研究表明，该框架能够有效地处理自然语言输入，并适应不同的语言表达方式。在装配任务中，机器人能够根据操作人员的语音指令，完成复杂的装配动作，并及时反馈错误信息。该框架在错误处理方面表现出较高的效率，能够快速定位问题并提供解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机协作的制造场景，例如汽车装配、电子产品制造、航空航天等。通过简化人机交互方式，降低操作人员的学习成本，提高生产效率和产品质量。未来，该技术有望扩展到其他领域，如医疗、仓储物流等，实现更智能、更高效的人机协作。
📄 摘要（原文）
The development of human-robot collaboration has the ability to improve manufacturing system performance by leveraging the unique strengths of both humans and robots. On the shop floor, human operators contribute with their adaptability and flexibility in dynamic situations, while robots provide precision and the ability to perform repetitive tasks. However, the communication gap between human operators and robots limits the collaboration and coordination of human-robot teams in manufacturing systems. Our research presents a human-robot collaborative assembly framework that utilizes a large language model for enhancing communication in manufacturing environments. The framework facilitates human-robot communication by integrating voice commands through natural language for task management. A case study for an assembly task demonstrates the framework's ability to process natural language inputs and address real-time assembly challenges, emphasizing adaptability to language variation and efficiency in error resolution. The results suggest that large language models have the potential to improve human-robot interaction for collaborative manufacturing assembly applications.