Abstract-Speaking med okonstruerat naturligt språk är ett intuitivt och flexibelt sätt för människor att interagera med robotar. Att förstå denna typ av språkliga input är utmanande eftersom olika ord och fraser måste kartläggas i strukturer som roboten kan förstå, och element i dessa strukturer måste jordas i en osäker miljö. Vi presenterar ett system som följer naturliga språkriktningar genom att extrahera en sekvens av rumsliga beskrivningsklausuler från den språkliga indatan och sedan dra den mest sannolika vägen genom miljön med endast information om miljögeometrin och upptäckta synliga objekt. Vi använder en probabilistisk grafisk modell som bidrar till tre nyckelkomponenter. Den första komponenten skäl landmärkesfraser som "datorerna" i den perceptuella ramen av roboten genom att utnyttja co-occurence statistik från en databas med taggade bilder som Flickr. För det andra, en rumslig resonemang komponent bedömer hur väl rumsliga relationer såsom "förbi datorer" beskriver en väg. Slutligen, verbfraser som "vänd höger" modelleras efter mängden förändring i orientering i sökvägen. Vårt system följer 60% av riktningarna i vår corpus till inom 15 meter från den verkliga destinationen, betydligt överträffar andra metoder.
Vårt system omvandlar rumsliga språkfrågor till en sekvens av rumsliga beskrivningsklausuler, som vi introducerade i REF.
Toward understanding natural language directions
{'venue': "HRI '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}