TrustNavGPT： modeling 不确定性以提高面向音频引导的LLM-based机器人导航可信度
机器人学
2024-08-06 v1
摘要
虽然LLM在人类对话中处理文本方面非常出色，但它们常常在处理口语指令的细微差别时存在困难，从而容易对人类命令产生不实的信任。在本工作中，我们提出TrustNavGPT，一个基于LLM的音频引导导航智能体，该智能体利用来自spoken communication elements中情感线索，如语调和重读音，传递单词之外的含义，允许其评估人类命令的可信度并作出有效、安全的决策。我们的做法提供了一种轻量且有效的方法，将现有的LLM扩展到建模语音命令中嵌入的音频 vocal features，并为安全的机器人导航建模不确定性。
引用
@article{arxiv.2408.01867,
title = {TrustNavGPT: Modeling Uncertainty to Improve Trustworthiness of Audio-Guided LLM-Based Robot Navigation},
author = {Xingpeng Sun and Yiran Zhang and Xindi Tang and Amrit Singh Bedi and Aniket Bera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01867},
year = {2024}
}