本文旨在研究自然语言交互与认知机器人、知识表达形式、计划工具和翻译过程的结合应用，以提高其在日常生活中的任务完成效率。

May, 2022

该论文介绍了一种将自然语言命令翻译成离散机器人动作的方法，并使用澄清对话共同改进语言解析和概念基础。将这个代理程序训练和评估在亚马逊的 Mechanical Turk 平台上的虚拟环境，并在真实环境中将学习到的代理迁移到物理机器人平台进行演示。

Mar, 2019

一个互动机器人框架可以完成长期任务规划，并能在执行过程中轻松推广到新目标或不同任务。通过语言模型实现了高级规划和低级功能执行的系统，实现了对未知目标的新颖高级指令的生成，并通过仅替换任务指南来适应不同任务，而无需复杂的提示工程。此外，当用户发送新请求时，系统能够根据新请求、任务指南和先前执行步骤精确地重新规划。

Oct, 2023

本文介绍了一个人机协同问题解决框架，其中包含自然语言引擎、概念学习器和 HTN 规划器等三个组件，通过在基于 Minecraft 的积木世界中进行合作构建任务来演示该框架解决协同问题解决的关键挑战。

Jul, 2022

本文提出了一个新的学习框架，使得机器人可以成功地遵循自然语言路线指令，而无需任何先前环境的知识。该算法利用通过命令传达给机器人的空间和语义信息来学习关于空间扩展环境的度量和语义属性的分布，并将自然语言指令解释为关于预期行为的分布。通过对地图和状态分布进行推理，使用模仿学习的新型置信空间规划器直接求解策略，我们在可声控轮椅上评估了我们的框架。结果表明，通过学习和推理潜在的环境模型，该算法能够成功地遵循新颖的扩展环境中的自然语言路线指令。

Mar, 2015

该论文提出了基于自然语言指令的人机交互框架，通过自然语言理解、信息映射和机器人控制等模块，实现了人工建筑工人与机器人的可靠沟通，为克服建筑工作中的复杂性和不确定性问题提供了潜在的解决方案。

Jul, 2023

该研究论文探讨了在协作中机器人指导人类的语言处理方式，提出了在此情景下需要关注的多个方面，包括位置、规划和生成，以及为每个任务提供基准，并讨论了研究协作中语言处理的挑战和机遇。

Oct, 2021

本文提出了一种基于语法的自然语言机器人编程框架，特别用于拾取和放置任务，其方法使用自定义的动作词词典来存储共享意义的单词，通过增加更多的动作词从词汇数据库，轻松扩展词汇量。本文通过模拟和现实世界的实验验证了我们的自然语言机器人编程（NLRP）框架，使用配备了校准相机和麦克风的 Franka Panda 机器人手臂，并将参与者要求使用口头命令完成拾取和放置任务，该任务经由 Google 的语音转文本 API 转换为文本并通过 NLRP 框架处理，以获取机器人的联合空间轨迹，该方法具有高的系统可用性得分，可以轻松扩展字典而不依赖于转移学习或大型数据集，未来我们计划通过综合用户研究比较所述框架与不同人类辅助拾取和放置任务的方法

Apr, 2023

我们提出了一种算法，该算法利用概率生成建模与逻辑计划验证相结合，从人类团队的规划对话的处理形式中推断出最终计划。我们成功地通过人体实验验证了该算法，展示了基于 PR2 机器人的人 - 机协作任务的规划和执行。

Jun, 2013

本研究通过将命令与层级规划框架中所有可用的任务或子任务联系起来，实现了一种能够在多个抽象层级上解释语言的模型。该方法提高了命令的准确性和机器人的响应速度，使机器人可以高效地在不同的任务抽象层次上进行规划。

Apr, 2017