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Das primäre Ziel dieser Arbeit ist die Mensch-Roboter-Kollaboration, insbesondere für Serviceroboter in komplizierten Anwendungsszenarien. Drei Annahmen und vier Anforderungen werden identifiziert. Modernste, allgemeine Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), des Common Sense Reasoning (insbesondere ASP) und der Robotik werden in einer geschichteten Architektur integriert. Die Architektur und Mechanismen wurden auf einem Serviceroboter, Ke Jia, implementiert. Anstelle von Kommandos werden kleine, begrenzte Segmente natürlicher Sprachen im gesprochenen Dialog zwischen Ke Jia und seinen Nutzern verwendet. Die Informationen im Dialog werden von Ke Jias NLP-Mechanismus extrahiert, klassifiziert und in eine innere Darstellung übertragen und weiter autonom zur Problemlösung und Planung genutzt. Eine Reihe von Fallstudien wurde mit Ke Jia durchgeführt, mit positiven Ergebnissen, die seine Fähigkeit bestätigen, Wissen durch gesprochenen Dialog mit Nutzern zu erwerben, Probleme autonom durch das erworbene kausale Wissen zu lösen und komplexe Aufgaben autonom zu planen.
Chen et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.