Abstract För att vara användbara lagkamrater till mänskliga partners, måste robotar kunna följa talade instruktioner ges i naturligt språk. En viktig klass av instruktioner innebär att interagera med människor, såsom "Följ personen till köket" eller "träffa personen vid hissarna". Dessa instruktioner kräver att roboten flytande reagerar på förändringar i miljön, inte bara följa en förutbestämd plan. Vi presenterar en algoritm för att förstå kommandon i naturligt språk med tre komponenter. För det första skapar vi en kostnadsfunktion som poängsätter språket enligt hur väl det matchar en kandidatplan i miljön, definierad som log-likelihood av planen som ges kommandot. Komponenter i kostnadsfunktionen inkluderar nya modeller för betydelsen av rörelseverb såsom "följ", "träffa" och "undvik", liksom rumsliga relationer såsom "till" och landmärkesfraser som "köket". För det andra, en slutsats metod använder denna kostnadsfunktion för att utföra framåt sökning, hitta en plan som matchar det naturliga språket kommandot. För det tredje kallar en controller på hög nivå upprepade gånger slutledningsmetoden vid varje tillfälle för att beräkna en ny plan som svar på förändringar i miljön såsom förflyttningen av den mänskliga partnern eller andra människor på scenen. När ett kommando består av mer än en enda uppgift byter styrenheten till nästa uppgift när en tidigare är nöjd. Vi utvärderar vår strategi på en uppsättning exempel uppgifter som kräver förmågan att följa både enkla och komplexa naturliga språkkommandon.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF lär sig kostnadsfunktioner som poängsätter rörelseverb och rumsliga relationer med kandidatplaner i miljön.
Grounding Verbs of Motion in Natural Language Commands to Robots
{'venue': 'ISER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}