GestOS: Advanced Hand Gesture Interpretation via Large Language Models to control Any Type of Robot
作者: Artem Lykov, Oleg Kobzarev, Dzmitry Tsetserukou
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-17
💡 一句话要点
GestOS：利用大语言模型实现手势对异构机器人团队的高级控制
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 手势识别 大语言模型 机器人控制 人机交互 异构机器人 任务分配 语义理解
📋 核心要点
- 现有手势控制系统通常将手势与固定命令或单机器人动作绑定，缺乏灵活性和对复杂任务的理解。
- GestOS利用大语言模型理解手势的语义，并根据机器人能力动态分配任务，实现更智能的控制。
- GestOS通过轻量级视觉感知和LLM推理，实现了上下文感知和自适应控制，提升了人机协作效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于手势的操作系统GestOS，用于对异构机器人团队进行高级控制。与以往将手势映射到固定命令或单智能体动作的系统不同，GestOS能够语义化地解释手势，并根据机器人的能力、当前状态和支持的指令集，动态地将任务分配给多个机器人。该系统结合了轻量级的视觉感知和大语言模型（LLM）的推理能力：手部姿势被转换为结构化的文本描述，LLM利用这些描述来推断意图并生成特定于机器人的命令。机器人选择模块确保每个手势触发的任务都能实时匹配到最合适的智能体。这种架构实现了上下文感知和自适应控制，无需用户明确指定目标或命令。通过将手势交互从识别提升到智能编排，GestOS支持在动态环境中与机器人系统进行可扩展、灵活和用户友好的协作。
🔬 方法详解
问题定义：现有手势控制系统主要存在以下痛点：一是手势与机器人动作的映射关系固定，无法适应复杂多变的场景；二是缺乏对用户意图的理解，无法进行高级任务规划；三是难以支持异构机器人团队的协同控制。这些限制导致现有系统在实际应用中缺乏灵活性和可扩展性。
核心思路：GestOS的核心思路是将手势识别与大语言模型相结合，利用LLM的语义理解和推理能力，将手势转化为高级指令，并根据机器人的能力和状态进行任务分配。这种方法能够实现上下文感知和自适应控制，提高人机协作的效率和灵活性。
技术框架：GestOS的整体架构包括以下几个主要模块：1) 视觉感知模块：负责从摄像头获取手部图像，并提取手部姿势特征。2) 文本描述模块：将手部姿势特征转换为结构化的文本描述，例如“指向桌子上的红色物体”。3) 大语言模型（LLM）：接收文本描述，推断用户意图，并生成机器人可执行的命令。4) 机器人选择模块：根据机器人的能力、状态和任务需求，选择最合适的机器人执行命令。5) 机器人控制模块：将LLM生成的命令转换为机器人控制指令，并发送给相应的机器人。
关键创新：GestOS最重要的技术创新在于将大语言模型引入手势控制系统，实现了手势的语义理解和高级任务规划。与传统方法相比，GestOS能够理解用户意图，并根据环境和机器人状态动态调整控制策略，从而实现更智能、更灵活的人机协作。
关键设计：GestOS的关键设计包括：1) 使用轻量级的视觉感知算法，以降低计算成本并提高实时性。2) 设计结构化的文本描述格式，以便LLM更好地理解手势含义。3) 使用预训练的大语言模型，并通过少量数据进行微调，以适应特定的机器人控制任务。4) 设计机器人选择算法，以确保每个任务都能分配给最合适的机器人。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了GestOS的有效性。实验结果表明，GestOS能够准确理解用户的手势意图，并根据机器人的能力和状态进行任务分配，实现了高效的人机协作。与传统的手势控制系统相比，GestOS在任务完成时间和用户满意度方面均有显著提升。具体数据未知，但结论是积极的。
🎯 应用场景
GestOS可应用于各种需要人机协作的场景，例如智能制造、仓储物流、医疗康复和家庭服务等。通过手势控制，用户可以方便快捷地指挥机器人完成各种任务，提高工作效率和安全性。未来，GestOS有望成为机器人操作系统的重要组成部分，推动机器人技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
We present GestOS, a gesture-based operating system for high-level control of heterogeneous robot teams. Unlike prior systems that map gestures to fixed commands or single-agent actions, GestOS interprets hand gestures semantically and dynamically distributes tasks across multiple robots based on their capabilities, current state, and supported instruction sets. The system combines lightweight visual perception with large language model (LLM) reasoning: hand poses are converted into structured textual descriptions, which the LLM uses to infer intent and generate robot-specific commands. A robot selection module ensures that each gesture-triggered task is matched to the most suitable agent in real time. This architecture enables context-aware, adaptive control without requiring explicit user specification of targets or commands. By advancing gesture interaction from recognition to intelligent orchestration, GestOS supports scalable, flexible, and user-friendly collaboration with robotic systems in dynamic environments.