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VLAarXiv:2610.35629

言語から駆動へ：自律ロボットを人間の目的に整合させるマルチモーダル枠組み

From Language to Drives: A Multimodal Framework for Aligning Autonomous Robots with Human Purposes

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LLMとVLMの文化的知識を活用し、自然言語で示された人間の目的をロボットのミッションや駆動へ変換する3層の整合プロセスを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 開放型学習を行う自律ロボットの行動を、人間の目的に整合(alignment)させるためのmultimodalフレームワーク - LLM/VLMを文化的enablerとして利用し、自然言語で表現された人間の目的をロボットアーキテクチャのmotivational components(missionやdrive)へ変換 - semantic alignment、mission generation、drive modelingの3層構造を持つ対話的な整合プロセスを提案

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 自律ロボットは環境とのinteractionを通じて自らskillやgoalを生成できるが、それらを人間の目的に整合させる仕組みを欠く点を課題として指摘 - 先行研究との具体的な比較は要旨からは不明 - LLM/VLMに含まれる一般的・文化的知識を利用して人間の目的をロボットのmotivationへ変換する点を特徴として提示

3. 技術・手法の肝は？

- LLM/VLMを介して自然言語の人間目的を解釈し、robot missionとdriveへ変換するmultimodal interactive alignment process - 3層構造: semantic alignment、mission generation、drive modeling - 双方向interaction loop: 人間入力が高レベル目的を定義→ロボットがLLM/VLMのmultimodal情報を用いて実行可能なmissionへ展開→feedbackで人間意図との整合を維持

4. どうやって有効だと検証した？

- simulationおよびphysical robotでの実験を実施 - 提案プロセスがvalidなmissionとbehaviorを生成することを示した - 自律ロボットとのinteractive scenarioにおいて効果的なhuman-agent alignmentを支持する結果を得たと報告

5. 議論はある？

- 具体的な議論・限界・課題は要旨からは不明 - 要旨ではLLM/VLMをcultural enablerとして位置づけ、人間目的とロボットのmotivationの整合を図る枠組みを提示

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照・比較されている個別研究は明示されていない - 関連手法としてLLM、VLM、open-ended learning、human-agent alignment、motivational components(mission/drive)に関する研究を挙げるのが妥当(具体論文は要旨からは不明)

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Diana Cerdas-Vargas, Alejandro Romero, Richard J. Duro

分類: cs.RO, cs.AI, cs.HC

原文アブストラクト

This work explores a multimodal approach to the alignment of the behavior of open-ended learning autonomous robots with human purposes through the use of large language models as cultural enablers. While autonomous robots can generate their own skills and goals through interaction with the environment, they often lack mechanisms to ensure that these remain relevant and aligned to those of human users. The proposed approach makes use of the general and cultural knowledge contained in LLMs and VLMs to establish a multimodal interactive alignment process in which human purposes, expressed in natural language, are transformed into motivational components of a robot architecture in the form of robot missions and drives that guide the behavior of the robot. The system is structured into three layers for semantic alignment, mission generation, and drive modeling. This design enables a bidirectional interaction loop: human inputs define high-level purposes, robots expand them into executable missions making use of multimodal information relayed by LLMs and VLMs, and feedback maintains alignment with human intent. Experiments in simulation and with a physical robot demonstrate that the process produces valid missions and behaviors, supporting effective human-agent alignment in interactive scenarios with autonomous robots.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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