SiSCo: Signal Synthesis for Effective Human-Robot Communication Via Large Language Models

📄 arXiv: 2409.13927v1 📥 PDF

作者: Shubham Sonawani, Fabian Weigend, Heni Ben Amor

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-20

备注: 8 Pages, 9 figures, Accepted in International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024

💡 一句话要点

SiSCo：利用大语言模型合成信号，实现有效的人机通信

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

关键词: 人机协作 大语言模型 视觉信号 混合现实 任务理解

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作视觉提示创建方法需要大量资源和专业知识，限制了其应用。
  2. SiSCo框架结合LLM和混合现实技术，自动生成上下文相关的视觉提示，简化人机协作。
  3. 实验表明，SiSCo显著提升了人机协作效率，降低了认知负荷，并获得了良好的用户评价。

📝 摘要（中文）

有效的人机协作依赖于稳健的通信渠道，其中视觉信号因其直观性而发挥着关键作用。然而，创建直观的视觉提示通常需要大量的资源和专业知识。大语言模型（LLM）的出现为增强人机交互和彻底改变我们生成上下文感知视觉提示的方式提供了有希望的途径。为此，我们引入了SiSCo——一种新颖的框架，它结合了LLM的计算能力和混合现实技术，以简化人机协作的视觉提示创建。我们的结果表明，SiSCo提高了人机协作任务中的通信效率，与基线自然语言信号相比，任务完成时间减少了约73%，任务成功率提高了18%。此外，根据NASA-TLX子量表的测量，SiSCo将参与者的认知负荷降低了46%，并且对于为未见过的对象生成的即时信号获得了高于平均水平的用户评分。为了鼓励进一步的开发和更广泛的社区参与，我们提供了对SiSCo的实现和相关材料的完全访问权限，可在我们的GitHub存储库中找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机协作中，创建有效且直观的视觉信号提示的问题。现有方法通常依赖于人工设计，耗时耗力，且难以适应动态变化的任务环境。这些方法缺乏灵活性和可扩展性，无法满足复杂人机协作场景的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大语义理解和生成能力，自动生成与任务上下文相关的视觉信号。通过将LLM与混合现实技术相结合，SiSCo能够将抽象的任务指令转化为直观的视觉提示，从而提高人机协作的效率和准确性。这种方法的核心在于利用LLM理解任务需求并生成合适的视觉表达。

技术框架：SiSCo框架主要包含以下几个模块：1) 任务理解模块：利用LLM分析任务描述，提取关键信息，例如目标对象、操作步骤等。2) 视觉信号生成模块：根据任务理解的结果，LLM生成相应的视觉信号描述，例如箭头指示、颜色变化等。3) 混合现实渲染模块：将LLM生成的视觉信号描述转化为实际的混合现实视觉提示，并叠加到真实环境中。4) 用户反馈模块：收集用户对视觉提示的反馈，用于优化LLM的生成策略。

关键创新：SiSCo的关键创新在于将LLM应用于人机协作的视觉信号生成，实现了视觉提示的自动化和智能化。与传统方法相比，SiSCo无需人工设计，能够根据任务上下文动态生成视觉提示，提高了人机协作的灵活性和适应性。此外，SiSCo还利用混合现实技术，将视觉提示无缝集成到真实环境中，增强了用户的沉浸感和交互体验。

关键设计：SiSCo使用预训练的LLM，并通过少量样本进行微调，以适应特定的人机协作任务。视觉信号的生成采用基于模板的方法，LLM根据任务理解的结果选择合适的模板，并填充相应的参数。混合现实渲染模块使用Unity引擎实现，支持多种视觉提示效果，例如箭头、高亮、颜色变化等。用户反馈模块采用问卷调查和眼动追踪等方法，收集用户对视觉提示的满意度和注意力分布。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与基线自然语言信号相比，SiSCo将人机协作任务的完成时间减少了约73%，任务成功率提高了18%。此外，根据NASA-TLX子量表的测量，SiSCo将参与者的认知负荷降低了46%。用户对SiSCo为未见过的对象生成的即时信号给予了高于平均水平的评价，证明了SiSCo的泛化能力和实用性。

🎯 应用场景

SiSCo可应用于各种人机协作场景，例如：工业机器人装配、医疗手术辅助、仓储物流管理等。通过提供直观的视觉提示，SiSCo能够降低操作人员的认知负荷，提高工作效率和安全性。未来，SiSCo有望成为人机协作领域的重要工具，促进人与机器人之间的无缝协作。

📄 摘要（原文）

Effective human-robot collaboration hinges on robust communication channels, with visual signaling playing a pivotal role due to its intuitive appeal. Yet, the creation of visually intuitive cues often demands extensive resources and specialized knowledge. The emergence of Large Language Models (LLMs) offers promising avenues for enhancing human-robot interactions and revolutionizing the way we generate context-aware visual cues. To this end, we introduce SiSCo--a novel framework that combines the computational power of LLMs with mixed-reality technologies to streamline the creation of visual cues for human-robot collaboration. Our results show that SiSCo improves the efficiency of communication in human-robot teaming tasks, reducing task completion time by approximately 73% and increasing task success rates by 18% compared to baseline natural language signals. Additionally, SiSCo reduces cognitive load for participants by 46%, as measured by the NASA-TLX subscale, and receives above-average user ratings for on-the-fly signals generated for unseen objects. To encourage further development and broader community engagement, we provide full access to SiSCo's implementation and related materials on our GitHub repository.