研究人员开发了一种新颖的框架，可以通过自然语言指令控制多机器人团队，从而在无需在操作期间直接调用语言模型的情况下，实时分解和执行复杂任务。该系统利用确定性有限自动机来表示任务，并利用循环神经网络将语言模型的推理提炼成紧凑、可部署的形式。然后，图神经网络将 RNN 的内部状态转换为去中心化机器人执行的控制策略，在模拟和现实场景中均表现出稳健的性能。 AI
影响 这项研究可以实现对复杂现实环境中机器人系统的更直观、更灵活的控制。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器人领域新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- deterministic finite automaton
- Eduardo Sebastián
- graph neural network
- Language Models
- natural language
- recurrent neural network
- Recurrent Neural Networks
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
