Next-Gen Museum Guides: Autonomous Navigation and Visitor Interaction with an Agentic Robot

📄 arXiv: 2507.12273v2 📥 PDF

作者: Luca Garello, Francesca Cocchella, Alessandra Sciutti, Manuel Catalano, Francesco Rea

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-16 (更新: 2025-07-17)

💡 一句话要点

Alter-Ego：基于Agentic机器人的博物馆自主导航与访客互动

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

关键词: 博物馆导览机器人 人机交互 大型语言模型 同步定位与地图构建 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有博物馆导览方式缺乏个性化互动，难以满足访客的定制化信息需求，且依赖人工成本高昂。
  2. Alter-Ego机器人结合LLM和SLAM技术，实现自主导航和上下文感知的问答交互，提升访客体验。
  3. 在真实博物馆环境中测试表明，机器人受到欢迎，但理解和响应能力仍有提升空间。

📝 摘要（中文）

本文介绍了自主博物馆导览机器人Alter-Ego的设计、实现和评估，该机器人配备了先进的导航和交互能力，旨在提升用户体验，尤其是在文化和教育环境中。机器人利用最先进的大型语言模型（LLM）提供实时的、上下文感知的问答（Q&A）交互，允许访客参与关于展品的对话。它还采用了强大的同步定位与地图构建（SLAM）技术，实现了在博物馆空间中的无缝导航，并能根据用户请求调整路线。该系统在一个真实的博物馆环境中进行了测试，共有34名参与者，结合了访客与机器人对话的定性分析以及交互前后调查的定量分析。结果表明，该机器人总体上受到欢迎，并有助于创造引人入胜的博物馆体验，尽管在理解和响应方面存在一些局限性。这项研究揭示了文化空间中的人机交互，不仅突出了人工智能驱动的机器人技术在支持可访问性和知识获取方面的潜力，也突出了在复杂、真实环境中部署此类技术的当前局限性和挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决博物馆导览中缺乏个性化互动和自主性的问题。现有导览方式通常依赖人工讲解或预设路线，无法根据访客的兴趣和需求进行灵活调整，且成本较高。此外，在复杂环境中实现稳定可靠的机器人导航也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）与机器人技术相结合，构建一个能够自主导航并与访客进行自然语言交互的智能导览机器人。通过LLM，机器人可以理解访客的问题并提供上下文相关的答案；通过SLAM技术，机器人可以在博物馆环境中进行自主定位和导航。

技术框架：Alter-Ego机器人的整体架构包含以下主要模块：1) 感知模块：利用传感器（如摄像头、激光雷达）获取环境信息；2) 定位与导航模块：采用SLAM算法实现自主定位和路径规划；3) 交互模块：使用LLM进行自然语言理解和生成，实现与访客的对话交互；4) 控制模块：控制机器人的运动和行为。机器人首先通过感知模块获取环境信息，然后利用定位与导航模块确定自身位置并规划路线。当访客提出问题时，交互模块使用LLM理解问题并生成答案，最后控制模块控制机器人执行相应的动作，如移动到指定展品或播放相关信息。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于博物馆导览机器人，使其能够进行上下文感知的问答交互。与传统的基于规则或预定义脚本的导览系统相比，Alter-Ego机器人能够更灵活地响应访客的问题，提供更个性化的导览体验。此外，论文还探索了在真实博物馆环境中部署和评估智能导览机器人的可行性和挑战。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。但可以推断，LLM的选择和微调、SLAM算法的参数优化、以及机器人运动控制策略的设计是关键的技术细节。此外，如何处理噪声数据、提高LLM的理解能力、以及优化机器人的响应速度也是需要考虑的重要因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在真实博物馆环境中进行的实验表明，Alter-Ego机器人总体上受到访客的欢迎，并有助于创造引人入胜的博物馆体验。定性分析表明，访客对机器人的交互能力和知识储备表示认可。定量分析显示，访客在与机器人交互后，对展品的理解程度有所提高。尽管在理解和响应方面存在一些局限性，但实验结果验证了基于LLM的智能导览机器人在文化场所的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于博物馆、美术馆、展览馆等文化场所，提供智能化的导览服务，提升访客体验。此外，该技术还可扩展到其他服务型机器人应用，如商场导购、医院引导等，具有广阔的应用前景和商业价值。未来，随着AI技术的不断发展，智能导览机器人将在文化教育领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots are increasingly being tested into public spaces to enhance user experiences, particularly in cultural and educational settings. This paper presents the design, implementation, and evaluation of the autonomous museum guide robot Alter-Ego equipped with advanced navigation and interactive capabilities. The robot leverages state-of-the-art Large Language Models (LLMs) to provide real-time, context aware question-and-answer (Q&A) interactions, allowing visitors to engage in conversations about exhibits. It also employs robust simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques, enabling seamless navigation through museum spaces and route adaptation based on user requests. The system was tested in a real museum environment with 34 participants, combining qualitative analysis of visitor-robot conversations and quantitative analysis of pre and post interaction surveys. Results showed that the robot was generally well-received and contributed to an engaging museum experience, despite some limitations in comprehension and responsiveness. This study sheds light on HRI in cultural spaces, highlighting not only the potential of AI-driven robotics to support accessibility and knowledge acquisition, but also the current limitations and challenges of deploying such technologies in complex, real-world environments.