RoboGPT: an intelligent agent of making embodied long-term decisions for daily instruction tasks

📄 arXiv: 2311.15649v3 📥 PDF

作者: Yaran Chen, Wenbo Cui, Yuanwen Chen, Mining Tan, Xinyao Zhang, Dongbin Zhao, He Wang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2024-09-13)

💡 一句话要点

提出RoboGPT以解决机器人长期决策和任务规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人决策 任务规划 大型语言模型 RoboGPT 导航技能 操作技能 动态环境适应 日常任务

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在任务规划中表现出色，但生成的计划常常缺乏可行性和正确性，限制了其在机器人领域的应用。
  2. 本文提出RoboGPT代理，通过基于LLMs的规划和RoboSkill模块，分解任务为多个子目标，从而实现更有效的长期决策。
  3. 实验结果表明，RoboGPT在ALFRED日常任务上表现优于现有最先进方法，并在未见任务的规划合理性上超越了其他LLM基础的规划器。

📝 摘要（中文）

机器人代理必须掌握常识和长期序列决策，以通过自然语言指令解决日常任务。尽管大型语言模型（LLMs）在自然语言处理中的发展为复杂的机器人规划提供了灵感，但LLMs生成的任务计划有时缺乏可行性和正确性。为了解决这一问题，本文提出了RoboGPT代理，旨在为日常任务做出具身的长期决策。RoboGPT包含两个模块：基于LLMs的规划和RoboSkill，后者专门设计用于学习更好的导航和操作技能。RoboGPT的规划器在ALFRED日常任务上超越了现有的最先进方法，并在任务规划的合理性上超过了ChatGPT等LLM基础的规划器。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在执行日常任务时的长期决策和任务规划问题。现有方法在生成的任务计划上常常缺乏可行性和正确性，导致机器人无法有效执行复杂的指令。

核心思路：RoboGPT通过将任务分解为多个子目标，结合基于LLMs的规划和RoboSkill模块，提升了机器人在动态环境中的适应能力和执行效率。

技术框架：RoboGPT的整体架构包括两个主要模块：1) 基于LLMs的任务规划模块，负责将复杂任务分解为子目标；2) RoboSkill模块，专注于学习和优化导航及操作技能。

关键创新：RoboGPT的主要创新在于引入了新的机器人数据集和重规划机制，使得规划器能够灵活适应环境变化，解决了命名多样性挑战。

关键设计：在设计中，RoboGPT使用了67k日常指令任务的数据集进行Llama模型的微调，并设计了低计算复杂度的重规划模块，以提高任务规划的合理性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RoboGPT在ALFRED日常任务上超越了现有最先进的方法，尤其在任务规划的合理性上，相较于ChatGPT等LLM基础的规划器，RoboGPT在数百个未见任务中表现出显著的提升，展示了其强大的通用性和适应性。

🎯 应用场景

RoboGPT的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在智能家居、服务机器人和工业自动化等领域。通过提升机器人在复杂环境中的决策能力，RoboGPT能够有效执行多种日常任务，推动机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Robotic agents must master common sense and long-term sequential decisions to solve daily tasks through natural language instruction. The developments in Large Language Models (LLMs) in natural language processing have inspired efforts to use LLMs in complex robot planning. Despite LLMs' great generalization and comprehension of instruction tasks, LLMs-generated task plans sometimes lack feasibility and correctness. To address the problem, we propose a RoboGPT agent\footnote{our code and dataset will be released soon} for making embodied long-term decisions for daily tasks, with two modules: 1) LLMs-based planning with re-plan to break the task into multiple sub-goals; 2) RoboSkill individually designed for sub-goals to learn better navigation and manipulation skills. The LLMs-based planning is enhanced with a new robotic dataset and re-plan, called RoboGPT. The new robotic dataset of 67k daily instruction tasks is gathered for fine-tuning the Llama model and obtaining RoboGPT. RoboGPT planner with strong generalization can plan hundreds of daily instruction tasks. Additionally, a low-computational Re-Plan module is designed to allow plans to flexibly adapt to the environment, thereby addressing the nomenclature diversity challenge. The proposed RoboGPT agent outperforms SOTA methods on the ALFRED daily tasks. Moreover, RoboGPT planner exceeds SOTA LLM-based planners like ChatGPT in task-planning rationality for hundreds of unseen daily tasks, and even other domain tasks, while keeping the large model's original broad application and generality.