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

要約

ロボットは、人間のグループ内で控えめな物理的サポートをどのように提供できますか？
私たちは、人間のグループをサポートするためのロボットの新しい相互作用概念であるAttentive Supportを提示します。
シーンの認識、対話の習得、状況理解、および行動生成と、大規模な言語モデル（LLM）の常識的な推論能力を組み合わせています。
ユーザーの指示に加えて、注意深いサポートは、人間をいつ、どのようにサポートするか、そしてグループを邪魔しないためにいつ沈黙を保つかを決定することができます。
多様なシナリオのセットを使用して、必要に応じて人間をサポートおよび支援するロボットの丁寧な行動を示し、評価しますが、助けが必要ない場合は邪魔をしません。

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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