Toward Automated Programming for Robotic Assembly Using ChatGPT

要約

技術の大幅な進歩にも関わらず、適応型組み立てのためのロボットのプログラミングプロセスは依然として労働集約的であり、複数の領域における専門知識が要求され、タスク固有の柔軟性に欠けたコードになることがよくあります。
この研究では、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) が自然言語命令を理解し、例を新しいタスクに一般化し、コードを記述する能力を活用してこのプロセスを自動化できる可能性を探ります。
このホワイトペーパーでは、これらの能力をどのように活用し、製造業界の現実世界の課題に適用できるかを提案します。
我々は、ChatGPT を使用して、複雑なタスクをより単純なサブタスクに分解し、ロボット制御コードを生成し、シミュレートされたワークセルでコードを実行し、構文エラーや衝突などの制御エラーをデバッグすることにより、適応アセンブリ用のロボットのプログラミング プロセスを自動化する新しいシステムを紹介します。
このシステムのアーキテクチャと、タスクの分解とコード生成の戦略について概説します。
最後に、私たちのシステムが実際のプロジェクトでさまざまな組み立て作業のためにロボットを自律的にプログラムする方法を示します。

要約(オリジナル)

Despite significant technological advancements, the process of programming robots for adaptive assembly remains labor-intensive, demanding expertise in multiple domains and often resulting in task-specific, inflexible code. This work explores the potential of Large Language Models (LLMs), like ChatGPT, to automate this process, leveraging their ability to understand natural language instructions, generalize examples to new tasks, and write code. In this paper, we suggest how these abilities can be harnessed and applied to real-world challenges in the manufacturing industry. We present a novel system that uses ChatGPT to automate the process of programming robots for adaptive assembly by decomposing complex tasks into simpler subtasks, generating robot control code, executing the code in a simulated workcell, and debugging syntax and control errors, such as collisions. We outline the architecture of this system and strategies for task decomposition and code generation. Finally, we demonstrate how our system can autonomously program robots for various assembly tasks in a real-world project.

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