OVITA：开放词汇可解释轨迹自适应
机器人学
2025-08-26 v1
摘要
在非专家用户参与的无结构环境中，将轨迹动态适应于变化情况和用户偏好对机器人操作至关重要。自然语言使用户能够以交互方式表达这些调整。我们提出了OVITA，一个可解释、开放词汇、由语言驱动的框架，旨在根据人类指令在动态和新颖情境中自适应机器人轨迹。OVITA利用多个预训练大语言模型（LLM），将用户指令整合到运动规划器生成的轨迹或通过示教学习到的轨迹中。OVITA采用由LLM生成的代码作为自适应策略，使用户能够调整单个航路点，从而提供灵活的控制。另一个充当代码解释器的LLM消除了对专家用户的需求，使交互更加直观。通过在异构机器人平台（如KUKA IIWA机械臂、Clearpath Jackal地面机器人和CrazyFlie无人机）上的多样化任务以及时空变化的广泛仿真和真实环境，验证了所提OVITA框架的有效性和意义。
引用
@article{arxiv.2508.17260,
title = {OVITA: Open-Vocabulary Interpretable Trajectory Adaptations},
author = {Anurag Maurya and Tashmoy Ghosh and Anh Nguyen and Ravi Prakash},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.17260},
year = {2025}
}
备注
Accepted to Robotics and Automation Letters 2025. Code link: https://github.com/anurag1000101/OVITA