To Help or Not to Help: LLM-based Attentive Support for Human-Robot Group Interactions

要約

ロボットはどのようにして人間の集団内で目立たない物理的なサポートを提供できるのでしょうか?
私たちは、ロボットが人間のグループをサポートするための新しいインタラクションコンセプトである「Attentive Support」を紹介します。
これは、シーンの認識、対話の取得、状況の理解、および動作の生成を、大規模言語モデル (LLM) の常識的な推論機能と組み合わせます。
ユーザーの指示に従うことに加えて、Attentive Support は人間をいつどのようにサポートするか、グループの邪魔をしないようにいつ沈黙するかを決定できます。
さまざまなシナリオを使用して、必要に応じて人間をサポートし手助けする一方で、助けが必要ない場合には邪魔をしないロボットの注意深い行動を示し、評価します。

要約(オリジナル)

How can a robot provide unobtrusive physical support within a group of humans? We present Attentive Support, a novel interaction concept for robots to support a group of humans. It combines scene perception, dialogue acquisition, situation understanding, and behavior generation with the common-sense reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). In addition to following user instructions, Attentive Support is capable of deciding when and how to support the humans, and when to remain silent to not disturb the group. With a diverse set of scenarios, we show and evaluate the robot’s attentive behavior, which supports and helps the humans when required, while not disturbing if no help is needed.

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