Abstract-Naturligt språk gränssnitt för robot kontroll strävar efter att hitta den bästa sekvensen av åtgärder som återspeglar det beteende som avses av instruktionen. Detta är svårt på grund av mångfalden av språk, olika miljöer och heterogena uppgifter. Tidigare arbeten har visat att probabilistiska grafiska modeller konstruerade ur det naturliga språkets parsestruktur kan användas för att identifiera rörelser som närmast liknar verbfraser. Sådana metoder dukar emellertid snabbt under för att beräkna flaskhalsar som orsakas av konstruktion och söka i utrymmet för möjliga åtgärder. Planeringsbegränsningar, som definierar målregioner och separerar tillåtna och oacceptabla stater i en miljömodell, utgör ett intressant alternativ för att representera betydelsen av verbfraser. I detta dokument presenterar vi en ny modell som kallas Distributed Correspondence Graph (DCG) för att härleda de mest sannolika uppsättningen av planeringsbegränsningar från instruktioner i naturligt språk. En bana planerare använder sedan dessa planering begränsningar för att hitta en sekvens av åtgärder som liknar instruktionen. Genom att skilja problemet med att identifiera den åtgärd som språket kodat in i enskilda steg av planeringsrestriktion och rörelseplanering kan vi undvika beräkningskostnader i samband med generering och utvärdering av många banor. Vi presenterar experimentella resultat från jämförande experiment som visar på förbättrad effektivitet i naturligt språk förståelse utan förlust av noggrannhet.
För att effektivt konvertera ostrukturerat naturligt språk till symboler som representerar utrymmena för kommentarer och beteenden, använder vi Distributed Correspondens Graph (DCG) modell REF.
A natural language planner interface for mobile manipulators
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}