Towards an LLM-Based Speech Interface for Robot-Assisted Feeding
作者: Jessie Yuan, Janavi Gupta, Akhil Padmanabha, Zulekha Karachiwalla, Carmel Majidi, Henny Admoni, Zackory Erickson
分类: cs.RO, cs.CL, cs.HC
发布日期: 2024-10-27
💡 一句话要点
提出基于LLM的语音接口，用于机器人辅助进食，提升残疾人生活质量。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语音接口 大型语言模型 辅助机器人 机器人辅助进食 人机交互
📋 核心要点
- 运动障碍人士难以完成日常生活活动，现有机器人语音交互在高层次指令理解和个性化偏好表达方面存在不足。
- 利用大型语言模型（LLM）作为语音接口，使残疾人士能够自然地向机器人传达高层次指令和细微偏好。
- 通过用户研究验证了该系统的有效性，提升了老年人在机器人辅助进食过程中的自主性和满意度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的语音接口，用于商业化的辅助进食机器人。该系统旨在提高运动障碍或其他残疾人士的福祉和独立性，使他们能够完成日常生活活动（ADL）。该系统基于论文“VoicePilot”中提出的迭代设计框架，该框架整合了以人为本的元素，将LLM作为机器人的接口。通过一项在独立生活设施中对11名老年人进行的用户研究，对该系统进行了评估。相关视频可在项目网站上找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决运动障碍人士使用辅助机器人进行日常活动时，传统语音接口在高层次指令理解和个性化偏好表达方面的局限性。现有方法难以准确理解用户的复杂意图，并缺乏对用户个性化需求的适应性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，构建一个更智能、更自然的语音接口。通过LLM，机器人可以更好地理解用户的指令，并根据用户的偏好进行个性化调整。
技术框架：该系统基于“VoicePilot”框架，包含以下主要模块：1) 语音识别模块，将用户的语音转换为文本；2) LLM处理模块，理解用户意图，并生成相应的机器人控制指令；3) 机器人控制模块，将指令转换为机器人的动作；4) 反馈模块，向用户提供操作反馈。整个流程是迭代式的，通过用户反馈不断优化LLM的性能。
关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM作为机器人语音接口的核心组件，实现了对用户高层次指令和个性化偏好的有效理解和响应。与传统的基于规则或有限状态机的语音接口相比，该方法具有更强的灵活性和适应性。
关键设计：论文采用了迭代设计方法，不断根据用户反馈调整LLM的prompt和参数。具体的技术细节，例如LLM的选择、prompt工程的设计、以及机器人控制指令的生成方式，在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过对11名老年人进行的用户研究表明，基于LLM的语音接口能够有效提升机器人辅助进食的体验。具体的性能数据，例如任务完成率、用户满意度评分等，在摘要中未提及，属于未知信息。但用户研究的结果表明，该系统具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于辅助机器人领域，例如辅助行走、辅助穿衣、辅助清洁等。通过更智能的语音交互，可以显著提高残疾人和老年人的生活质量，增强他们的独立性和自主性。未来，该技术有望与更多类型的辅助机器人集成，并应用于医疗、养老等领域。
📄 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 (ADLs). 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. In this work, we demonstrate an LLM-based speech interface for a commercially available assistive feeding robot. Our system is based on an iteratively designed framework, from the paper "VoicePilot: Harnessing LLMs as Speech Interfaces for Physically Assistive Robots," that incorporates human-centric elements for integrating LLMs as interfaces for robots. It has been evaluated through a user study with 11 older adults at an independent living facility. Videos are located on our project website: https://sites.google.com/andrew.cmu.edu/voicepilot/.