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本文介绍了一个系统，旨在为人类机器人相互作用（HRI）中的自主机器人执行的动作产生解释。机器人技术中的解释性封装在可解释的自主机器人（XAR）的概念中，是一个不断增长的研究领域。本文所描述的工作旨在利用大型语言模型（LLMS）执行自然语言处理任务的功能。这项研究重点是使用此类模型与检索增强生成（RAG）方法结合使用的可能性，以解释从自主系统日志中收集的数据。此外，这项工作还提出了拟议的解释系统的形式化。已通过欧洲机器人联盟（ERL）的导航测试进行了评估，欧洲机器人联盟（ERL）是一项欧洲范围内的社会机器人竞赛。关于获得的结果，已经进行了验证问卷，以从技术用户的角度衡量解释的质量。实验期间获得的结果突出了LLM在实现机器人中的解释能力方面的潜在效用。
解释自治：通过与大语言模型的解释生成增强人类机器人互动
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