LLM-Based Human-Robot Collaboration Framework for Manipulation Tasks

本文提出一种利用大语言模型（LLM）进行逻辑推理、将高层语言指令转换为可执行 运动函数序列，从而增强机器人自主操作能力的新方法。系统将 LLM 的优势与基于 YOLO 的环境感知相结合，使机器人能够根据给定指令自主做出合理决策和任务规划。 此外，针对 LLM 可能产生的不准确或不合逻辑的动作，采用遥操作与动态运动基元 （DMP）相结合的方式进行动作修正。