REAL: Resilience and Adaptation using Large Language Models on Autonomous Aerial Robots

📄 arXiv: 2311.01403v1 📥 PDF

作者: Andrea Tagliabue, Kota Kondo, Tong Zhao, Mason Peterson, Claudius T. Tewari, Jonathan P. How

分类: cs.RO

发布日期: 2023-11-02

备注: 13 pages, 5 figures, conference workshop

💡 一句话要点

提出REAL方法以增强自主飞行机器人的适应性与韧性

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

关键词: 自主机器人 大型语言模型 任务规划 控制系统 适应性 韧性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有自主机器人在面对未明确设计的复杂场景时，往往缺乏足够的韧性和适应能力。
  2. REAL方法通过将大型语言模型集成到任务规划和控制框架中，利用其推理能力和先前知识来增强机器人的适应性。
  3. 实验结果表明，REAL能够有效减少多旋翼机器人在控制参数错误和未建模动态下的跟踪误差，并提高决策能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在代码理解、合成和通用问答方面展现了卓越能力。本研究旨在利用LLMs的长期推理、自然语言理解能力和先前知识，提升自主移动机器人的韧性和适应性。我们提出了REAL方法，作为自主机器人任务规划和控制框架的一部分，利用LLMs提供的先前知识来应对未明确设计的挑战场景，并解读自然语言和日志信息以进行任务规划。通过在真实多旋翼机器人中集成REAL，我们展示了LLMs在控制参数错误和未建模动态情况下减少位置跟踪误差的能力，并在决策过程中避免潜在危险场景。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决自主飞行机器人在复杂和未建模环境中缺乏韧性和适应性的问题。现有方法通常依赖于预设的控制策略，难以应对动态变化的环境和未预见的挑战。

核心思路：REAL方法的核心思想是利用大型语言模型的推理能力和丰富的先前知识，增强机器人在任务规划和控制中的适应性。通过自然语言理解，REAL能够解读环境信息并进行动态调整。

技术框架：REAL的整体架构包括任务规划、控制反馈和与大型语言模型的交互模块。机器人在执行任务时，实时查询LLM以获取信息和建议，从而优化控制策略。

关键创新：REAL的主要创新在于将LLMs作为自主机器人控制系统的一部分，利用其自然语言处理能力和推理能力，显著提升机器人在复杂环境中的决策能力和适应性。与传统方法相比，REAL能够在未建模动态和控制参数错误的情况下，保持较高的性能。

关键设计：在实现中，REAL通过设定查询频率（0.1-1.0 Hz）来平衡实时性与计算负担，并设计了适应性控制输入调整机制，以最小化用户提供的先前知识需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，REAL方法在控制参数错误和未建模动态情况下，能够将多旋翼机器人的位置跟踪误差减少至显著低于基线水平，展示了其在复杂环境中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机巡检、搜索与救援、环境监测等自主飞行任务。通过提高机器人在复杂和动态环境中的适应性，REAL方法能够显著提升任务执行的安全性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) pre-trained on internet-scale datasets have shown impressive capabilities in code understanding, synthesis, and general purpose question-and-answering. Key to their performance is the substantial prior knowledge acquired during training and their ability to reason over extended sequences of symbols, often presented in natural language. In this work, we aim to harness the extensive long-term reasoning, natural language comprehension, and the available prior knowledge of LLMs for increased resilience and adaptation in autonomous mobile robots. We introduce REAL, an approach for REsilience and Adaptation using LLMs. REAL provides a strategy to employ LLMs as a part of the mission planning and control framework of an autonomous robot. The LLM employed by REAL provides (i) a source of prior knowledge to increase resilience for challenging scenarios that the system had not been explicitly designed for; (ii) a way to interpret natural-language and other log/diagnostic information available in the autonomy stack, for mission planning; (iii) a way to adapt the control inputs using minimal user-provided prior knowledge about the dynamics/kinematics of the robot. We integrate REAL in the autonomy stack of a real multirotor, querying onboard an offboard LLM at 0.1-1.0 Hz as part the robot's mission planning and control feedback loops. We demonstrate in real-world experiments the ability of the LLM to reduce the position tracking errors of a multirotor under the presence of (i) errors in the parameters of the controller and (ii) unmodeled dynamics. We also show (iii) decision making to avoid potentially dangerous scenarios (e.g., robot oscillates) that had not been explicitly accounted for in the initial prompt design.