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摘要 - 发现模型正在迅速改善机器人在自动执行日常任务（例如膳食准备）中的可容纳能力，但是由于模型性能，捕获用户偏好的难度以及对用户代理的需求，人类仍需要指示人类指导机器人。机器人可以使用各种方法指导 - 自然语言传达了即时的说明，但可以是抽象的或模棱两可的，而最终用户编程则支持更长的地平线任务，但接口面临捕获用户意图的困难。在这项工作中，我们建议将图像直接操纵作为替代范式来指导机器人，并介绍一个名为ImageInthat的特定实例化，该实例化允许用户在时间表式接口中对图像进行直接操纵，以生成机器人指令。通过用户研究，我们演示了ImageInthat在厨房操作任务中指导机器人的功效，并将其与基于文本的自然语言指令方法进行比较。结果表明，参与者使用ImageInthat的速度更快，并且更喜欢在基于文本的方法上使用它。补充材料，包括代码，请参见：https：//image-in-that.github.io/。索引术语 - 用户机器人编程，直接操纵，机器人指令
操纵图像将用户说明传达给机器人
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