llm robotics

### 大型语言模型在机器人技术中的应用

#### 文本到行动映射
通过利用大型语言模型的强大自然语言处理能力，可以实现从多模态指令到具体机器动作的高效转换。例如，在Instruct2Act项目中展示了如何借助大规模预训练语言模型来解析复杂的命令并将其转化为具体的机械臂操作行为[^1]。

#### 提升交互体验
引入LLMs能够显著改善人机对话质量，使得服务类机器人更加理解人类意图，并能给出更贴近实际需求的回答或执行相应的任务。这不仅限于简单的问答系统，还包括复杂场景下的协作工作，如家庭助理、医疗护理等领域内的应用。

#### 自动化编程与控制逻辑生成
对于某些特定类型的工业自动化流程而言，可以直接采用高级别的描述性语言作为输入给定目标状态或者期望完成的任务序列；之后由背后支持着强大推理引擎的大规模语言模型自动生成对应的程序代码片段或是低层次运动规划方案，从而简化了传统意义上繁琐的人工编写过程。

def generate_robot_code(task_description):
    """
    Generate robot control code based on high-level task description.
    
    Args:
        task_description (str): High level natural language instruction
        
    Returns:
        str: Generated Python code snippet for controlling robots
    """
    # Placeholder function body that would involve LLM invocation
    pass