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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,191 - 1,196 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0142
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Recent advances in artificial intelligence, particularly in natural language processing with large language models (LLMs), enable robots to perform complex tasks. Integration with ROS to simulate control room conversation enhances robot autonomy, allowing them to automatically navigate and determine optimal paths. This study demonstrates the feasibility of implementing a system where robots can generate their own navigation commands by integrating ROS and LLMs. To achieve this, a simulation environment was constructed, data processing and command generation processes were designed, and three methodologies were experimented with by applying ontology and prompt engineering. The experimental results showed that using a single GPT model with information filtering provided high efficiency and success rates in command generation, and higher versions of the GPT model delivered improved performance. These findings present a preliminary methodology that improves robot autonomy and efficiency in autonomous controls and establishes a foundation for further enhancing the performance of robot control systems.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안 방법
III. 실험 결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
W. X. Zhao, K. Zhou, J. Li, T. Tang, X. Wang, Y. Hou, Y. Min, B. Zhang, J. Zhang, Z. Dong, Y. Du, C. Yang, Y. Chen, Z. Chen, J. Jiang, R. Ren, Y. Li, X. Tang, Z. Liu, P. Liu, J.-Y. Nie, and J.-R. Wen, “A survey of large language models,” arXiv preprint arXiv:2303.18223, 2023.
D. Yu and H. S. Park, “A method of mapping between information model and ROS,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 10, pp. 794-803, 2023.
A. Koubaa, W. Boulila, L. Ghouti, A. Alzahem, and S. Latif, “Exploring ChatGPT capabilities and limitations: a critical review of the NLP game changer,” Preprints, vol. 2023, no. 2023030438, 2023.
T. B. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, S. Agarwal, A. Herbert-Voss, G. Krueger, T. Henighan, R. Child, A. Ramesh, D. M. Ziegler, J. Wu, C. Winter, C. Hesse, M. Chen, E. Sigler, M. Litwin, S. Gray, B. Chess, J. Clark, C. Berner, S. McCandlish, A. Radford, I. Sutskever, and D. Amodei, “Language models are few-shot learners,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33, pp. 1877–1901, 2020.
A. Koubaa, “ROSGPT: Next-generation human-robot interaction with ChatGPT and ROS,” Preprints, 2023040827, 2023.
D. Yu and H. S. Park, “A method of mapping between information model and ROS,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 10, pp. 794-803, 2023.
A. Koubaa, W. Boulila, L. Ghouti, A. Alzahem, and S. Latif, “Exploring ChatGPT capabilities and limitations: a critical review of the NLP game changer,” Preprints, vol. 2023, no. 2023030438, 2023.
T. B. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, S. Agarwal, A. Herbert-Voss, G. Krueger, T. Henighan, R. Child, A. Ramesh, D. M. Ziegler, J. Wu, C. Winter, C. Hesse, M. Chen, E. Sigler, M. Litwin, S. Gray, B. Chess, J. Clark, C. Berner, S. McCandlish, A. Radford, I. Sutskever, and D. Amodei, “Language models are few-shot learners,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33, pp. 1877–1901, 2020.
A. Koubaa, “ROSGPT: Next-generation human-robot interaction with ChatGPT and ROS,” Preprints, 2023040827, 2023.
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