RobotIQ: Empowering Mobile Robots with Human-Level Planning for Real-World Execution

要約

このペーパーでは、Robotiqを紹介します。これは、人間レベルの計画機能を備えたモバイルロボットを強化し、大規模な言語モデルを介して自然言語の指示を介してシームレスなコミュニケーションを可能にするフレームワークです。
提案されたフレームワークはROSアーキテクチャで設計されており、人間とロボットの間のギャップを埋めることを目的としており、ロボットがユーザーが発表したテキストまたは音声コマンドを理解して実行できるようにします。
私たちの研究には、ナビゲーション、操作、オブジェクトのローカリゼーションなどのドメインで知識を転送するための基本的な論理、数学、学習の推論から、シミュレートされた環境から実際の操作への学習行動の適用を可能にする幅広いロボットタスクが含まれています。
すべてはすべて、APIワイズコントロール機能のモジュール式作成されたロボットライブラリスイートにカプセル化されており、RobotiQは、研究者が特定のアプリケーションとロボット構成に合わせた独自のロボットアクションを設計および開発できるようにする完全に機能するAI-ROSベースのツールセットを提供します。
提案されたシステムの有効性は、高齢者向けに設計された支援アプリケーションを含むホームサービスシナリオに焦点を当てたシミュレーションおよび実世界の実験の両方でテストおよび検証されました。
任意のロボット用のオープンソースで使いやすく、適応性のあるロボットライブラリスイートを備えたRobotiqは、https：//github.com/emmarapt/robotiqにあります。

要約(オリジナル)

This paper introduces RobotIQ, a framework that empowers mobile robots with human-level planning capabilities, enabling seamless communication via natural language instructions through any Large Language Model. The proposed framework is designed in the ROS architecture and aims to bridge the gap between humans and robots, enabling robots to comprehend and execute user-expressed text or voice commands. Our research encompasses a wide spectrum of robotic tasks, ranging from fundamental logical, mathematical, and learning reasoning for transferring knowledge in domains like navigation, manipulation, and object localization, enabling the application of learned behaviors from simulated environments to real-world operations. All encapsulated within a modular crafted robot library suite of API-wise control functions, RobotIQ offers a fully functional AI-ROS-based toolset that allows researchers to design and develop their own robotic actions tailored to specific applications and robot configurations. The effectiveness of the proposed system was tested and validated both in simulated and real-world experiments focusing on a home service scenario that included an assistive application designed for elderly people. RobotIQ with an open-source, easy-to-use, and adaptable robotic library suite for any robot can be found at https://github.com/emmarapt/RobotIQ.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google