大语言模型与智能机器人集成综述
机器人学
2024-08-16 v5
摘要
近年来，大语言模型 (LLM) 的集成彻底改变了机器人学领域，使机器人能够以类人的熟练程度进行交流、理解和推理。本文探讨了 LLM 对机器人学的多方面影响，解决了在各个领域利用这些模型的关键挑战和机遇。通过对核心机器人学要素——通信、感知、规划和控制——中的 LLM 应用进行分类和分析，我们旨在为寻求将 LLM 集成到其机器人系统中的研究人员提供可操作的见解。我们的研究重点关注 GPT-3.5 之后开发的 LLM，主要以文本模态为基础，同时也考虑了用于感知和控制的多模态方法。我们为提示工程提供了全面的指南和示例，方便初学者接触基于 LLM 的机器人解决方案。通过教程级别的示例和结构化的提示构建，我们说明了如何将 LLM 引导的增强功能无缝集成到机器人应用中。本综述可作为研究人员在 LLM 驱动的机器人学这一不断发展的领域中导航的路线图，为在机器人开发中利用语言模型的力量提供全面的概述和实用指导。
引用
@article{arxiv.2404.09228,
title = {A Survey on Integration of Large Language Models with Intelligent Robots},
author = {Yeseung Kim and Dohyun Kim and Jieun Choi and Jisang Park and Nayoung Oh and Daehyung Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09228},
year = {2024}
}
备注
24 pages, 5 figures, Published in Intelligent Service Robotics (ISR)