Robot-Enabled Construction Assembly with Automated Sequence Planning based on ChatGPT: RoboGPT

解决问题：

该论文的目的是解决机器人在建筑装配中的自动化序列规划问题。当前的方法包括数学和启发式技术或机器学习方法，但在动态的建筑环境中适应性和可扩展性受到限制。

论文作者：

该论文的主要作者包括Hengxu You、Yang Ye、Tianyu Zhou、Qi Zhu和Jing Du。

关键思路：

该论文提出了一种名为RoboGPT的新系统，它利用了大型语言模型ChatGPT的先进推理能力，用于机器人在建筑装配中的自动序列规划。该系统通过实验评估证明了其可行性和有效性，包括两个实际建筑任务的案例研究和80次试验。结果表明，RoboGPT驱动的机器人可以处理复杂的建筑操作并适应变化。

其他亮点：

该论文的亮点在于其提出了一种新的解决方案，即利用大型语言模型来解决机器人在建筑装配中的自动化序列规划问题。该论文还使用了实验评估来证明其系统的可行性和有效性。然而，该论文并未提供开源代码。

相关研究：

论文摘要：本文介绍了一种名为RoboGPT的新系统，它利用了大型语言模型ChatGPT的先进推理能力，用于自动化序列规划，应用于基于机器人的建筑组装。当前的机器人系统在施工任务的顺序理解方面存在局限性，而RoboGPT系统则可以适应动态的建筑环境，通过实验评估展示了其可行性和有效性，包括两个实际建筑任务的80次试验。

结果表明，由RoboGPT驱动的机器人可以处理复杂的建筑操作，并能够实时适应变化。本文为增强机器人组装系统在建筑行业中的能力和性能作出了贡献，并为进一步整合大型语言模型技术在建筑机器人领域铺平了道路。