سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

انجام وظایف پیچیده توسط ربات با شکستن آنها به مهارت‌های ساده و طرح‌ریزی با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران
10.22034/jfsa.2025.528449.1278
چکیده
در این مقاله، رویکردی برای شکستن وظایف پیچیده‌ی رباتیک به مهارت‌های پایه‌ای و ترکیب آن‌ها برای انجام وظایف پیچیده ارائه شده است. در به‌کارگیری ربات‌ها برای انجام وظایف پیچیده چالش‌هایی همچون زمان بر بودن یادگیری، عدم تعمیم‌پذیری، و عدم تعامل انسانی وجود دارد. در این مقاله در قدم اول ایده شکستن وظایف پیچیده به مهارت‌های ساده مطرح می‌شود تا یک ربات با یادگیری مهارت‌های پایه بتواند تنوع زیادی از مهارت‌های پیچیده را به انجام برساند. بدین‌طریق زمان یادگیری کمتر شده و تعمیم‌پذیری نسبتاً خوبی هم حاصل می‌شود. برای طرح‌ریزی وظایف، از مدل‌های زبان بزرگ مانند چت جی‌پی‌تی و دیپ‌سیک استفاده شده است که توانایی آن‌ها در ارائه‌ی برنامه‌های عملی برای ترکیب مهارت‌های پایه بررسی می‌شود. دو دسته دستورالعمل یکی با ورودی‌ها واضح و دیگری با مقادیر فازی به سیستم داده می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که مدل‌های زبان بزرگ ذکر شده نه تنها در مواجهه با ورودی های واضح بلکه حتی در مواجهه با ورودی‌های فازی توانایی مناسبی در درک دستور وظیفه داده شده و برنامه‌ریزی اقدامات برای ربات دارند و لذا با کمک آنها یک سیستم رباتی تعاملی را می‌توان ایجاد نمود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 
[1]    J. Krüger, G. Schreck, and D. Surdilovic, ”Dual-arm robot for flexible and cooperative assembly,” CIRP Annals, vol. 60, no. 1, pp. 5–8, 2011.
[2]    P. Kazanzides et al., ”An open-source research kit for the da Vinci® Surgical System,” IEEE Robotics and Automation Magazine, vol. 24, no. 2, pp. 48–56, 2017.
 
[3]    M. Bac et al., ”Harvesting robots for high-value crops: State-of-the-art review and challenges ahead,” Journal of Field Robotics, vol. 37, no. 8, pp. 1310–1332, 2020.
[4]    R. Yamamoto et al., ”Service robot integration into daily human environments,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 95, pp. 3–17, 2017.
[5]    A. Billard and D. Kragic, ”Trends and challenges in robot manipulation,” Science, vol. 364, no. 6446, p. eaat8414, 2019.
[6]    D. Whitney, M. Oberlin, and S. Tellex, ”Interpreting multimodal referring expressions in real time,” Robotics: Science and Systems (RSS), 2016.
[7]    J. Andreas, D. Klein, and S. Levine, ”Learning with latent language,” Proceedings of EMNLP, pp. 2166–2178, 2018.
[8]    T. Tellex et al., ”Understanding natural language commands for robotic navigation and mobile manipulation,” Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, vol. 25, no. 4, pp. 409–434, 2013.
[9]    J. Xu, J. White, and M. Gombolay, ”Learning to compose skills for real-world robotic manipulation,” Proceedings of RSS, 2022.
[10]    Y. Ahn et al., ”Do as I can, not as I say: Grounding language in robotic affordances,” Proceedings of ICML, 2022.
[11]    B. Ichter et al., ”Language-model-based imitation learning for robotic manipulation,” arXiv preprint arXiv:2209.07753, 2022.
[12]    M. Jain et al., ”Bridging language and motor control with skill libraries,” Conference on Robot Learning (CoRL), 2023.
[13]    P. Kormushev, D. N. Nenchev, S. Calinon, and D. G. Caldwell, “Upper-body kinesthetic teaching of a free-standing humanoid robot,” Autonomous Robots, vol. 36, no. 1, pp. 123–143, 2013.
[14]    J. J. Craig, Introduction to Robotics: Mechanics and Control, 3rd ed., Pearson Prentice Hall, 2005.
[15]    A. Vaswani et al., “Attention is all you need,” NeurIPS, vol. 30, 2017.
[16]    T. Brown et al., “Language models are few-shot learners,” NeurIPS, vol. 33, pp. 1877–1901, 2020.
[17]    OpenAI, “GPT-4 Technical Report,” arXiv preprint arXiv:2303.08774, 2023.
[18]    Y. Kojima, S. Zhi, Y. Bai, and A. Zeng, “Large language models as zero-shot planners for robots,”
RSS, 2023.
دوره 8، شماره 2 - شماره پیاپی 17
بیانیه دسترسی آزاد
دی 1404
صفحه 21-41

  • تاریخ دریافت 18 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 08 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 27 مهر 1404