Concepts de base
Ein ganzheitlicher Ansatz wird vorgestellt, um Robotersysteme vollautomatisch und reguliert zu gestalten. Dazu werden Methoden zur Generierung von Expertenwissen, Übersetzung in maschinenausführbare Anweisungen und Überwachung des Betriebs kombiniert.
Résumé
Der Artikel präsentiert einen ganzheitlichen Ansatz, um Robotersysteme vollautomatisch und reguliert zu entwickeln. Dazu werden folgende Schritte beschrieben:
Upstream-Prozesse:
- Generierung von Expertenwissen in natürlicher Sprache durch trainierte Sprachmodelle (Proceduralization Model, Hardware Identification Model)
Midstream-Prozesse:
- Übersetzung des Expertenwissens in eine strukturierte Darstellung (State Machine Serialization Language, SMSL-Parser)
- Generierung von Steuerungssoftware basierend auf der SMSL-Repräsentation (hFSM/D-SFO Generator)
Downstream-Prozesse:
- Generierung von Basisfunktionen für die Robotermanipulation (Robot Manipulation Model, Operation Library)
Zusätzlich werden Konzepte für die Regulierung des Systems beschrieben:
- Ausrichtung der Sprachmodelle an menschlichen Werten (Alignment)
- Inspektion der generierten Steuerungspläne (Inspection)
- Überwachung der Ausführung (Supervision)
Durch diese Kombination aus Generierung, Strukturierung und Regulierung soll ein vollautomatisches und sicheres Robotersystem entstehen, das menschliches Wissen und Fähigkeiten nachahmt.
Stats
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Citations
"The rapid development of generative technology opens up possibility for higher level of automation, and artificial intelligence (AI) embodiment in robotic systems is imminent."
"We argue that the unregulated generative processes from AI is fitted for low level end tasks, but intervention either in the form of manual or automated regulation should happen post-workflow-generation and pre-robotic-execution."
"Our approach aims the practical transitioning from expert knowledge to regulated action, akin to the iterative processes of study, practice, scrutiny, and execution in human tasks."