ChatSim：基于自然语言提示的水下仿真
机器人学
2024-09-17 v2
摘要
机器人正成为诸多作业（包括海洋勘探与环境监测）中不可或缺的一部分。然而，水下环境带来诸多挑战，包括高压、有限能见度和可能损坏设备的恶劣条件。真实世界实验可能成本高昂且难以执行。因此，在可比环境中仿真水下机器人的性能，对于确保其在真实世界实际场景中的最优功能至关重要。OysterSim 生成海洋环境中物体的照片级真实图像与分割掩码，为水下计算机视觉应用提供宝贵的训练数据。通过将 ChatGPT 集成到水下仿真中，用户可轻松直观地表达其想法，无需复杂编码即可创建所需水下环境。\invis{此外，研究人员可通过在仿真中跨多种水下条件评估其算法，实现显著的时间与成本节约。} ChatSim 的目标是将其与大语言模型（LLM）与仿真环境（OysterSim）相集成，从而通过自然语言输入直接控制仿真环境。这一进展可极大增强水下仿真能力，并为海洋勘探及更广泛的科学研究事业带来深远益处。
引用
@article{arxiv.2308.04029,
title = {ChatSim: Underwater Simulation with Natural Language Prompting},
author = {Aadi Palnitkar and Rashmi Kapu and Xiaomin Lin and Cheng Liu and Nare Karapetyan and Yiannis Aloimonos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04029},
year = {2024}
}