利用逆语义请求帮助

机器人不可避免地会失败，往往没有自主恢复的能力。我们展示了一种让机器人通过自然语言与人类合作伙伴沟通其对特定帮助需求的方式，以便从故障中恢复。我们的方法自动检测故障，然后生成针对性的口语请求，例如“请给我在黑色桌子上的白色桌腿”。一旦人类合作伙伴修复了故障条件，系统就会恢复完全自主。我们提出了一种新颖的逆语义算法用于生成有效的帮助请求。与将自然语言解释为机器人行为和感知的正向语义模型不同，我们的逆语义算法通过模拟人类使用广义基础图（G 3）框架来解释请求的能力生成请求。为了评估我们方法的有效性，我们呈现了基于语料库的在线评估以及一个端到端的用户研究，证明我们的方式比静态的帮助请求更能提高人类干预的有效性。