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前言
近年来，大型语言模型（LLM）的集成彻底改变了机器人领域，使机器人能够以人类熟练程度进行交流、理解和推理。本文探讨了 LLM 对机器人的多方面影响，并针对在不同领域利用这些模型的关键挑战和机遇进行了研究。通过将 LLM 应用程序分类并分析核心机器人元素——通信、感知、规划和控制中的 LLM 应用程序，我们旨在为寻求将 LLM 集成到其机器人系统的研究人员提供可操作的见解。我们的调查重点是 GPT-3.5 之后开发的 LLM，在文本模态中主要考虑的同时也考虑到感知和控制方面的多模态方法。我们提供了全面的提示工程指南和示例，帮助初学者访问基于 LLM 的机器人解决方案。通过教程级别的例子和结构化的提示构建，我们展示了如何无缝地将 LLM 指导增强功能整合到机器人应用程序中。这项调查作为研究人员导航不断演变的 LLM 驱动的机器人景观的地图，提供了一个全面概述和实用指导，用于在机器人开发中利用语言模型的力量。