Automating Manual Tasks through Intuitive Robot Programming and Cognitive Robotics

📄 arXiv: 2604.05978v1 📥 PDF

作者: Bijan Kavousian, Petar Tesic, Oliver Petrovic, Christian Brecher

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-07

备注: This submission contains both an English translation and the original German version. The German version was originally published in the Proceedings of the 71st GfA Conference (2025)

期刊: Proceedings of the 71st GfA Conference, Aachen, Germany, GfA-Press, 2025, pp. 812-817

💡 一句话要点

提出一种基于自然交互的机器人编程方法，简化人工任务自动化。

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

关键词: 机器人编程 自然语言处理 计算机视觉 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，非专业人员难以掌握，限制了机器人在自动化人工任务中的应用。
  2. 该论文提出利用自然语言和手势进行机器人编程，通过LLM和CV技术实现人机交互。
  3. 通过系统反馈和程序调整机制，确保生成程序的安全性、透明性和用户友好性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的机器人终端用户直观编程概念，其灵感来源于人与人之间的自然交互。该方法利用大型语言模型（LLMs）和计算机视觉（CV）技术，将自然语言和辅助手势转化为机器人程序。通过同样自然的系统反馈，例如澄清问题和可视化表示，生成的程序可以被审查和调整，从而确保安全性、透明性和用户接受度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人编程复杂、非专业人员难以使用的问题。现有机器人编程方法通常需要专业的编程知识和技能，使得机器人难以在需要灵活调整和快速部署的人工任务中得到广泛应用。现有方法的痛点在于编程门槛高，缺乏直观性和易用性。

核心思路：论文的核心思路是模仿人与人之间的自然交互方式，利用自然语言和手势作为机器人编程的输入。通过大型语言模型理解用户的意图，并利用计算机视觉技术识别用户的手势，从而将用户的指令转化为机器人可以执行的程序。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 自然语言和手势输入模块，负责接收用户的自然语言指令和手势信息；2) 大型语言模型（LLM）模块，负责理解用户的意图，并将其转化为机器人程序的逻辑结构；3) 计算机视觉（CV）模块，负责识别用户的手势，并将其转化为机器人程序的具体动作参数；4) 系统反馈模块，负责向用户提供程序的可视化表示和澄清问题，以便用户审查和调整程序；5) 机器人控制模块，负责执行生成的机器人程序。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型和计算机视觉技术相结合，实现了基于自然交互的机器人编程。与传统的机器人编程方法相比，该方法无需专业的编程知识，用户只需通过自然语言和手势即可完成机器人程序的编写。

关键设计：论文中关键的设计包括：LLM的选择和训练，用于理解用户意图；CV模型的选择和训练，用于识别用户手势；系统反馈机制的设计，用于确保程序的安全性和用户接受度。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。具体性能数据、对比基线、提升幅度等信息未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵活调整和快速部署的自动化人工任务场景，例如：小型制造企业的生产线调整、医疗领域的辅助机器人编程、以及家庭服务机器人的任务定制等。该方法降低了机器人编程的门槛，使得更多人能够利用机器人技术提高生产效率和生活质量，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel concept for intuitive end-user programming of robots, inspired by natural interaction between humans. Natural language and supportive gestures are translated into robot programs using large language models (LLMs) and computer vision (CV). Through equally natural system feedback in the form of clarification questions and visual representations, the generated program can be reviewed and adjusted, thereby ensuring safety, transparency, and user acceptance.