From Text to Motion: Grounding GPT-4 in a Humanoid Robot "Alter3"

📄 arXiv: 2312.06571v1 📥 PDF

作者: Takahide Yoshida, Atsushi Masumori, Takashi Ikegami

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-11

备注: 15 pages, 9 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出了一种基于GPT-4的人形机器人Alter3，实现从文本到动作的零样本生成。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人形机器人 大型语言模型 GPT-4 文本到动作 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制方法依赖硬件且超出LLM语料范围，难以实现基于LLM的直接控制。
  2. 该方法将人类动作的语言表达映射到人形机器人Alter3的身体，实现直接控制。
  3. Alter3无需显式编程即可生成各种姿势和动作序列，展示了零样本学习能力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Alter3的人形机器人的开发，该机器人能够利用大型语言模型（LLM），特别是GPT-4，生成自主运动。通过将GPT-4集成到我们自主研发的机器人Alter3中，实现了LLM与Alter身体运动的有效结合。通常，底层机器人控制依赖于硬件，并且超出了LLM语料库的范围，这给基于LLM的直接机器人控制带来了挑战。然而，对于像Alter3这样的人形机器人，通过将人类动作的语言表达映射到机器人的身体上，可以直接进行控制。值得注意的是，这种方法使Alter3能够采用各种姿势，例如“自拍”姿势或“假装是鬼”，并随着时间的推移生成一系列动作，而无需为每个身体部位进行显式编程。这展示了机器人的零样本学习能力。此外，口头反馈可以调整姿势，而无需进行微调。Alter3生成的动作视频可在https://tnoinkwms.github.io/ALTER-LLM/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法，特别是底层控制，通常依赖于特定的硬件，并且这些硬件相关的细节并没有包含在大型语言模型（LLM）的训练语料库中。这导致了直接使用LLM来控制机器人的挑战，因为LLM缺乏对机器人具体硬件操作的理解。因此，如何让LLM理解并控制机器人的动作，成为了一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是将人类动作的语言描述与人形机器人Alter3的身体姿态直接关联起来。通过建立语言指令到机器人关节角度的映射关系，使得LLM生成的文本指令可以直接转化为机器人的动作。这种方法避免了直接操作底层硬件的复杂性，而是利用LLM对人类语言的理解能力来驱动机器人的行为。

技术框架：该系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) GPT-4：作为核心的语言模型，负责接收用户输入的文本指令，并生成相应的动作描述。2) 动作映射模块：该模块负责将GPT-4生成的动作描述转化为Alter3机器人的具体关节角度。这个映射关系是通过程序代码预先定义的，将高级的语言指令对应到低级的机器人控制指令。3) Alter3机器人：接收动作映射模块输出的关节角度指令，并执行相应的动作。

关键创新：该论文的关键创新在于实现了LLM在人形机器人上的零样本控制。通过将语言指令直接映射到机器人身体姿态，Alter3能够执行各种复杂的动作，而无需针对每个动作进行单独编程或微调。这种方法极大地提高了机器人控制的灵活性和泛化能力。

关键设计：关键设计在于动作映射模块的设计。该模块需要建立一个有效的语言指令到机器人关节角度的映射关系。具体的实现细节未知，但可以推测可能使用了某种形式的参数化模型或查找表，将不同的语言指令对应到不同的关节角度组合。此外，口头反馈机制允许用户在机器人执行动作后，通过语音指令对姿势进行调整，进一步提高了控制的精度和灵活性。

📊 实验亮点

Alter3机器人能够根据GPT-4生成的文本指令，无需额外编程即可完成“自拍”、“扮鬼”等多种姿势和动作序列，展示了强大的零样本学习能力。通过口头反馈调整姿势，无需进行模型微调，进一步提升了控制的灵活性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、服务型机器人、娱乐机器人等领域。通过自然语言指令控制机器人，降低了操作门槛，使机器人能够更好地服务于人类。未来，该技术有望应用于康复训练、远程协助等场景，实现更智能、更人性化的机器人服务。

📄 摘要（原文）

We report the development of Alter3, a humanoid robot capable of generating spontaneous motion using a Large Language Model (LLM), specifically GPT-4. This achievement was realized by integrating GPT-4 into our proprietary android, Alter3, thereby effectively grounding the LLM with Alter's bodily movement. Typically, low-level robot control is hardware-dependent and falls outside the scope of LLM corpora, presenting challenges for direct LLM-based robot control. However, in the case of humanoid robots like Alter3, direct control is feasible by mapping the linguistic expressions of human actions onto the robot's body through program code. Remarkably, this approach enables Alter3 to adopt various poses, such as a 'selfie' stance or 'pretending to be a ghost,' and generate sequences of actions over time without explicit programming for each body part. This demonstrates the robot's zero-shot learning capabilities. Additionally, verbal feedback can adjust poses, obviating the need for fine-tuning. A video of Alter3's generated motions is available at https://tnoinkwms.github.io/ALTER-LLM/