[3Xin2-84] 制御コマンドの言語化による言語指示操作への取り組み
キーワード:Chain of Thought、大規模言語モデル
本研究では自然言語による曖昧な指示をもとに実世界環境に対応するロボットの行動方策を生成し、これをロボットの制御コマンドに対応させることでロボットの操作を目指す。予めロボットの制御に用いられるコマンド自体を自然言語で表現することによってコマンドに自然言語で柔軟にアクセス可能にする。
プロンプトとしてロボットの存在する環境及びロボットに対する指示を自然言語で与え、Chain of Thought推論によりロボットの行動方策を生成する。ここで生成したロボットの行動方策と言語で表現した制御コマンドに対して文の意味的な類似度をもとに対応関係を取ることで、生成した方策に合わせてロボットの適切なコマンドを選択して実行可能とする。
同一インストラクションを与えた場合でも実世界環境に応じてロボットへの行動方策を生成し、ロボットのコマンドに対応させるまでの一連の流れを全て自然言語で処理することにより、言葉の意味を踏まえて、状況に合わせて行動を変化させるようなロボットの柔軟な制御の実現を目指す。
プロンプトとしてロボットの存在する環境及びロボットに対する指示を自然言語で与え、Chain of Thought推論によりロボットの行動方策を生成する。ここで生成したロボットの行動方策と言語で表現した制御コマンドに対して文の意味的な類似度をもとに対応関係を取ることで、生成した方策に合わせてロボットの適切なコマンドを選択して実行可能とする。
同一インストラクションを与えた場合でも実世界環境に応じてロボットへの行動方策を生成し、ロボットのコマンドに対応させるまでの一連の流れを全て自然言語で処理することにより、言葉の意味を踏まえて、状況に合わせて行動を変化させるようなロボットの柔軟な制御の実現を目指す。
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