Pepper: Der halbautonome, humanoide Service-Roboter

Abstract

Die vorliegende Arbeit untersucht die Integration großer Sprachmodelle in die Steuerung humanoider Roboter, am Beispiel der Anbindung von ChatGPT an den Service-Roboter Pepper. Motivation der Arbeit ist die Frage, wie moderne Sprachmodelle die Interaktionsfähigkeit älterer Roboterplattformen verbessern können, sodass Roboter wie Pepper trotz ihres Alters und begrenzter physischer Fähigkeiten in sozialen und bildungsbezogenen Anwendungen relevant bleiben. Ziel der Forschung ist es, Peppers Kommunikations- und Interaktionsmöglichkeiten durch die Kombination seiner bestehenden und möglichen Funktionen mit den Sprachverarbeitungsfähigkeiten von ChatGPT zu erweitern. Hierzu wurde ein System entwickelt, das kontextbasierte Codes (Actioncodes) verwendet, die es dem Sprachmodell ermöglichen, Peppers Verhalten dynamisch zu steuern und flexibel auf Situationen zu reagieren. Dazu gehört die technische Anbindung von ChatGPT an die QiSDK, die Implementierung spezifischer Actioncodes sowie die Definition einer Persönlichkeit und kontextuellen Wissensbasis für den Roboter. Das System wurde auf Basis vorangegangener Feldversuche im Labor getestet und evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration von ChatGPT Peppers Interaktionsfähigkeit signifikant verbessert, indem die Kommunikation natürlicher und die Reaktionen des Roboters flexibler werden. Diese Arbeit demonstriert, wie moderne Sprachmodelle dazu beitragen können, ältere Robotersysteme zu modernisieren und ihre Einsatzmöglichkeiten erheblich zu erweitern