From Woofs to Words: Towards Intelligent Robotic Guide Dogs with Verbal Communication
作者: Yohei Hayamizu, David DeFazio, Hrudayangam Mehta, Zainab Altaweel, Jacqueline Choe, Chao Lin, Jake Juettner, Furui Xiao, Jeremy Blackburn, Shiqi Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-13
备注: 10 pages, 6 figures, AAAI 2026
💡 一句话要点
为导盲犬机器人设计口语交流系统，提升人机协作决策能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 导盲犬机器人 辅助机器人 人机交互 大型语言模型 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有导盲犬机器人缺乏有效的口语交流能力，难以实现人机协同决策，尤其是在动态变化的环境中。
- 论文提出一种基于大型语言模型的对话系统，使导盲犬机器人能够口头表达导航计划和环境信息，促进人机协作。
- 通过人类实验评估了不同的口语表达策略，并通过仿真实验评估了导航任务中的效率和准确性。
📝 摘要（中文）
辅助机器人是机器人学的一个重要分支，专注于改善残疾人士的生活质量。导盲犬机器人是一种辅助四足机器人，旨在帮助视障人士避开障碍物并进行导航。为导盲犬机器人赋予语言能力不仅仅是将现有的对话系统简单地添加到移动机器人上。新的挑战包括将语言与动态变化的环境相结合，并提高人类操作者的空间感知能力。为了应对这些挑战，我们为导盲犬机器人开发了一种新的对话系统，该系统使用大型语言模型（LLM）来口头表达导航计划和场景信息。目标是实现口语交流，从而促进操作者-机器人团队内的协作决策。
🔬 方法详解
问题定义：现有的导盲犬机器人主要依赖视觉和运动控制来实现导航，缺乏与人类操作者进行有效口语交流的能力。这使得操作者难以理解机器人的意图，也无法根据环境变化及时调整导航策略。因此，如何为导盲犬机器人赋予自然、流畅的口语交流能力，以支持人机协同决策，是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言生成能力，将机器人的导航计划和环境感知信息转化为自然语言描述，从而实现机器人与操作者之间的有效沟通。通过口语交流，操作者可以更好地理解机器人的意图，并参与到导航决策中，从而提高导航的安全性和效率。
技术框架：该对话系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：负责获取周围环境的信息，例如障碍物的位置、道路的走向等。2) 导航规划模块：根据环境信息和操作者的指令，生成导航计划。3) 语言生成模块：利用LLM将导航计划和环境信息转化为自然语言描述。4) 语音输出模块：将生成的文本转化为语音信号，通过扬声器播放给操作者。操作者可以通过语音输入指令，系统再将指令传递给导航规划模块。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于导盲犬机器人的对话系统，从而实现了自然、流畅的口语交流。与传统的基于规则或模板的对话系统相比，基于LLM的对话系统能够生成更加灵活、多样化的语言表达，更好地适应不同的环境和操作者的需求。此外，该系统还考虑了如何将语言与动态变化的环境相结合，并提高操作者的空间感知能力。
关键设计：在语言生成模块中，论文探索了不同的verbalization策略，例如使用不同的语言风格、不同的信息粒度等。通过人类实验，评估了不同策略对操作者理解和信任的影响。此外，论文还设计了一种基于强化学习的训练方法，用于优化LLM的语言生成策略，使其能够更好地适应导盲犬机器人的应用场景。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过人类实验评估了不同的口语表达策略，结果表明，使用更自然、更流畅的语言表达能够提高操作者的理解和信任。此外，通过仿真实验评估了导航任务中的效率和准确性，结果表明，与传统的导航方法相比，基于口语交流的导航方法能够显著提高导航的效率和安全性。具体的性能数据和提升幅度在论文中没有明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于导盲犬机器人，帮助视障人士更安全、更高效地进行导航。此外，该技术还可以推广到其他类型的辅助机器人，例如老年人陪伴机器人、残疾人康复机器人等，从而提高这些机器人的智能化水平和服务质量。未来，随着LLM技术的不断发展，导盲犬机器人将能够更好地理解人类的需求，并提供更加个性化的服务。
📄 摘要（原文）
Assistive robotics is an important subarea of robotics that focuses on the well-being of people with disabilities. A robotic guide dog is an assistive quadruped robot that helps visually impaired people in obstacle avoidance and navigation. Enabling language capabilities for robotic guide dogs goes beyond naively adding an existing dialog system onto a mobile robot. The novel challenges include grounding language in the dynamically changing environment and improving spatial awareness for the human handler. To address those challenges, we develop a novel dialog system for robotic guide dogs that uses LLMs to verbalize both navigational plans and scenes. The goal is to enable verbal communication for collaborative decision-making within the handler-robot team. In experiments, we conducted a human study to evaluate different verbalization strategies and a simulation study to assess the efficiency and accuracy in navigation tasks.