Abstract-Naturligt språkförståelse för robotik kan kräva omfattande domän-och plattformsspecifik teknik. Till exempel, för mobila robotar att plocka och placera objekt i en miljö för att tillfredsställa mänskliga kommandon, kan vi ange vilket språk människor använder för att utfärda sådana kommandon, och koppla begrepp ord som röd kan till fysiska objekt egenskaper. Ett sätt att mildra denna teknik för en ny domän är att göra det möjligt för robotar i mänskliga miljöer att dynamiskt hela tiden anpassa sig till nya språkkonstruktioner och perceptuella begrepp. I detta arbete presenterar vi en end-to-end pipeline för att översätta naturliga språk kommandon till diskret robot åtgärder, och använda klargörande dialoger för att gemensamt förbättra språk tolkning och koncept jordning. Vi utbildar och utvärderar denna agent i en virtuell miljö på Amazon Mechanical Turk, och vi överför den lärda agenten till en fysisk robot plattform för att demonstrera det i den verkliga världen.
Nyligen, en end-to-end pipeline presenterades REF ) för att översätta naturliga språk kommandon till diskret robot åtgärder.
Improving Grounded Natural Language Understanding through Human-Robot Dialog
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}