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김도영 (서울대학교) 백한비 (서울대학교) 김희연 (서울대학교) 김성우 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,417 - 2,421 (5page)

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Focusing on the integration of Large Language Models (LLMs) in robotics, this research examines their role in path planning and providing linguistic explanations for autonomous intelligent robots. LLMs have demonstrated superior performance in natural language processing and problem-solving abilities, and various attempts are being made in the robotics field to utilize them in path planning. In this study, we propose a framework that enables LLMs to understand map data, plan paths, and provide linguistic explanations for decision-making processes. To achieve this, we enhance the performance of LLMs using incontext learning and fine-tuning methods and verify their performance through various evaluation metrics. Experimental results indicate that LLMs can perform more accurate path planning by providing time-aware path explanations. Future research will design a framework that integrates with ROS (Robot Operating System) and explore methods to condition LLMs to operate on map forms that reflect linguistic context and spatial experience.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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