Understanding Generative AI in Robot Logic Parametrization

📄 arXiv: 2411.04273v1 📥 PDF

作者: Yuna Hwang, Arissa J. Sato, Pragathi Praveena, Nathan Thomas White, Bilge Mutlu

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2024-11-06

备注: 5 pages, 2 figures. Paper presented at the End-User Development for Human-Robot Interaction (EUD4HRI) Workshop, part of the 19th Annual ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction (HRI, 2024)

💡 一句话要点

探索生成式AI在机器人逻辑参数化中的应用，以电影拍摄为例实现自然语言驱动的机器人控制。

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

关键词: 生成式AI 机器人控制 自然语言理解 人机交互 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有机器人编程方法复杂，终端用户难以直接控制机器人行为，阻碍了机器人技术的普及。
  2. 利用大型语言模型理解用户自然语言意图，并将其转化为机器人可执行的参数化指令，简化编程过程。
  3. 以电影拍摄为例，验证了LLM将自然语言指令映射到机器人手臂运动的可行性，为语言驱动的机器人控制提供了新思路。

📝 摘要（中文）

本文探讨了利用生成式AI（例如大型语言模型）进行机器人语言理解的可能性，旨在推动LLM驱动的机器人终端用户开发(EUD)。尽管这种技术提供了大量的设计机会，但对于如何在构建机器人程序逻辑时利用它，人们知之甚少。本文概述了捕获自然语言终端用户意图的背景，并总结了LLM在EUD中的先前用例。以电影制作为例，我们探讨了电影摄影从业者使用自然语言表达拍摄特定场景的意图，通过LLM捕获，并进一步参数化为低级机器人手臂运动的过程。我们探索了LLM在迭代程序开发过程中解释终端用户意图并将自然语言映射到预定义的跨模态数据的能力。最后，我们提出了电影摄影之外的领域探索的未来机会，以支持语言驱动的机器人相机导航。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人编程方法通常需要专业知识，终端用户难以直接表达意图并控制机器人。这限制了机器人在更广泛领域的应用，例如电影拍摄等需要创造性表达的场景。现有方法的痛点在于缺乏一种直观、易用的方式将用户的自然语言意图转化为机器人可执行的动作。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解能力，将用户的自然语言指令映射到机器人控制参数。通过这种方式，用户可以使用自然语言直接表达其意图，而无需编写复杂的代码。这种方法旨在简化机器人编程过程，降低使用门槛。

技术框架：该研究的技术框架包含以下几个主要阶段：1) 用户使用自然语言描述期望的机器人行为（例如，拍摄电影场景）；2) LLM解析用户的自然语言意图，并将其转化为结构化的表示；3) 将结构化表示映射到预定义的机器人控制参数（例如，机器人手臂的运动轨迹、相机角度等）；4) 机器人执行相应的动作。整个过程是一个迭代开发的过程，用户可以根据机器人的实际表现调整自然语言指令，LLM会根据反馈进行优化。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了LLM在机器人逻辑参数化中的应用。与传统的机器人编程方法相比，该方法允许用户使用自然语言直接控制机器人，无需编写复杂的代码。此外，该研究还探索了LLM在跨模态数据映射中的能力，即将自然语言映射到机器人控制参数。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 选择合适的LLM模型，并对其进行微调，以提高其在特定领域的自然语言理解能力；2) 设计合适的跨模态数据映射方法，将自然语言意图映射到机器人控制参数；3) 构建一个迭代开发环境，允许用户根据机器人的实际表现调整自然语言指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究以电影拍摄为例，展示了LLM将自然语言指令转化为机器人手臂运动的可行性。通过实验验证，LLM能够理解电影摄影师的拍摄意图，并将其转化为机器人可执行的参数化指令，实现了自然语言驱动的机器人相机控制。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但该研究为语言驱动的机器人控制提供了一个有前景的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人执行复杂任务的领域，例如电影拍摄、自动化生产、医疗康复等。通过自然语言控制机器人，可以降低使用门槛，提高工作效率，并为机器人创造更多可能性。未来，该技术有望应用于智能家居、人机协作等领域，实现更加智能、便捷的生活。

📄 摘要（原文）

Leveraging generative AI (for example, Large Language Models) for language understanding within robotics opens up possibilities for LLM-driven robot end-user development (EUD). Despite the numerous design opportunities it provides, little is understood about how this technology can be utilized when constructing robot program logic. In this paper, we outline the background in capturing natural language end-user intent and summarize previous use cases of LLMs within EUD. Taking the context of filmmaking as an example, we explore how a cinematography practitioner's intent to film a certain scene can be articulated using natural language, captured by an LLM, and further parametrized as low-level robot arm movement. We explore the capabilities of an LLM interpreting end-user intent and mapping natural language to predefined, cross-modal data in the process of iterative program development. We conclude by suggesting future opportunities for domain exploration beyond cinematography to support language-driven robotic camera navigation.