论文速读|ROS-LLM:具有任务反馈和结构化推理的具身智能ROS 框架

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.19741 

ROS-LLM 框架旨在通过集成大型语言模型(LLM)和机器人操作系统(ROS),实现对机器人的直观编程。该框架支持通过聊天界面接收自然语言提示,并能够根据 ROS 环境中的传感器读数自动提取和执行行为。框架支持三种行为模式:序列、行为树和状态机。此外,通过模仿学习,用户可以向系统添加新的机器人动作。该研究通过实验验证了框架的鲁棒性、可扩展性和适应性,并在多种场景中展示了其性能,包括长时间跨度的任务、桌面重组和远程监督控制。为了促进该框架的采用和结果的可重复性,研究团队已将其代码开源。

论文初读:

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