交互即所需？一项关于机器人理解与执行能力的研究
机器人学
2023-11-14 v1 人工智能
计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
本文旨在解决机器人学中的一项关键挑战，即使其能通过自然语言交互在人类环境中无缝运行。我们的主要焦点是赋予机器人理解和执行连贯对话中复杂指令的能力，以促进复杂任务求解场景。为此，我们基于 Teach 基准中的对话历史执行（EDH）任务展开探索。我们采用了带有 BART 语言模型的多 transformer 模型。我们观察到最佳配置以 8.85 的成功率分数和 14.02 的目标条件成功率分数优于基线。此外，我们提出了一种完成该任务的替代方法。而且，我们通过扩展 EDH 任务并预测游戏计划而非单个动作引入了一项新任务。我们评估了多个 BART 模型和一个 LLaMA2 LLM，其在该任务上取得了 46.77 的 ROGUE-L 分数。
引用
@article{arxiv.2311.07150,
title = {Interaction is all You Need? A Study of Robots Ability to Understand and Execute},
author = {Kushal Koshti and Nidhir Bhavsar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07150},
year = {2023}
}