Recover: A Neuro-Symbolic Framework for Failure Detection and Recovery

📄 arXiv: 2404.00756v1 📥 PDF

作者: Cristina Cornelio, Mohammed Diab

分类: cs.AI, cs.LG, cs.LO, cs.RO

发布日期: 2024-03-31

💡 一句话要点

提出Recover框架以解决机器人任务执行中的故障检测与恢复问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 故障检测 恢复机制 神经符号框架 大型语言模型 机器人技术 在线规划 智能家居

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人任务执行中面临故障检测和恢复的挑战，通常依赖大量数据或严格约束，且多为离线操作。
  2. 本文提出的Recover框架结合了本体、逻辑规则和LLM规划器，旨在实现在线故障识别与恢复，提升效率并降低成本。
  3. 实验结果表明，Recover在故障检测和恢复方面的表现显著优于仅依赖LLMs的基线方法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

在机器人任务执行过程中，识别故障并实施恢复程序是一项挑战。传统方法依赖于大量数据或严格约束，而近期方法利用大型语言模型（LLMs）验证任务步骤并重新规划。然而，这些方法通常离线操作，需要场景重置并产生高成本。本文提出Recover，一个用于在线故障识别和恢复的神经符号框架。通过整合本体、逻辑规则和基于LLM的规划器，Recover利用符号信息增强LLMs生成恢复计划的能力，并降低相关成本。为了展示我们方法在模拟厨房环境中的能力，我们引入了OntoThor，一个描述AI2Thor模拟器设置的本体。实证评估表明，OntoThor的逻辑规则能够准确检测分析任务中的所有故障，而Recover在故障检测和恢复方面显著优于仅依赖LLMs的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人任务执行中的故障检测与恢复问题。现有方法通常依赖于大量数据或严格的约束条件，且多为离线操作，导致高成本和效率低下。

核心思路：Recover框架通过结合符号信息与大型语言模型（LLMs），实现在线故障识别与恢复，旨在提高故障检测的准确性和恢复计划的生成能力。

技术框架：Recover的整体架构包括三个主要模块：首先是故障检测模块，利用OntoThor本体和逻辑规则识别故障；其次是恢复规划模块，基于LLMs生成恢复计划；最后是执行模块，实施恢复计划并反馈执行结果。

关键创新：Recover的主要创新在于其神经符号结合的方法，通过引入逻辑规则和本体，增强了LLMs在生成恢复计划时的能力，显著降低了依赖单一LLMs的局限性。

关键设计：在设计中，OntoThor本体提供了丰富的语义信息，逻辑规则用于故障检测，LLMs则用于生成恢复计划。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Recover在故障检测和恢复方面的性能显著优于基线方法，准确检测所有故障，并在恢复效率上提升了XX%（具体数据需查阅论文）。这一成果验证了框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和工业自动化等场景，能够有效提升机器人在复杂环境中的自主性和可靠性。通过实现在线故障检测与恢复，Recover框架有望降低机器人操作的成本和风险，推动智能机器人技术的实际应用。

📄 摘要（原文）

Recognizing failures during task execution and implementing recovery procedures is challenging in robotics. Traditional approaches rely on the availability of extensive data or a tight set of constraints, while more recent approaches leverage large language models (LLMs) to verify task steps and replan accordingly. However, these methods often operate offline, necessitating scene resets and incurring in high costs. This paper introduces Recover, a neuro-symbolic framework for online failure identification and recovery. By integrating ontologies, logical rules, and LLM-based planners, Recover exploits symbolic information to enhance the ability of LLMs to generate recovery plans and also to decrease the associated costs. In order to demonstrate the capabilities of our method in a simulated kitchen environment, we introduce OntoThor, an ontology describing the AI2Thor simulator setting. Empirical evaluation shows that OntoThor's logical rules accurately detect all failures in the analyzed tasks, and that Recover considerably outperforms, for both failure detection and recovery, a baseline method reliant solely on LLMs.