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文章主要内容总结

本文提出了一种名为Text2VR的方法，旨在利用大型语言模型（LLMs）自动从文本输入生成虚拟现实（VR）中的装配任务训练指令，以解决VR训练内容开发耗时、需专业知识等问题。

该方法的核心系统包含两个模块：

• LLM模块：通过微调（以Llama 3模型为例）从文本中提取任务相关信息（如组件名称、数量、装配顺序等），具体包括数据集生成（利用ChatGPT生成合成数据，采用监督微调格式）、模型训练（参数高效微调）和实时推理（将文本输入转化为结构化信息）。
• 智能模块：接收LLM模块的信息，通过数据接收、解析、数据库检索和指令生成，将信息转化为VR环境中的动画演示（如组件运动）和视觉提示（如组件变色），并支持用户通过交互按钮获取分步指导。

文章通过气动气缸装配任务验证了该方法的有效性，使用Unity开发VR应用并部署于Meta Quest 3设备，结果表明系统能准确生成虚拟指令，提升训练效率并降低开发成本。

文章创新点

1. 提出了从文本输入到虚拟指令生成的完整流程与方法，实现了文本到VR训练内容的自动化转化。
2. 开发了用于在VR环境中生成虚拟指令的智能模块，可通过组件变色、动画演示等方式直观呈现装配步骤。
3. 通过实际装配任务（气动气缸装配）验证了LLM生成虚拟指令的有效性，证明该方法能提升VR训练的可扩展性和适应性。

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