Verifiably Following Complex Robot Instructions with Foundation Models
作者: Benedict Quartey, Eric Rosen, Stefanie Tellex, George Konidaris
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-02-18 (更新: 2025-03-30)
💡 一句话要点
提出LIMP以解决机器人复杂指令执行问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人指令理解 运动规划 符号表示 复杂指令执行 人机交互 智能机器人 开放词汇任务
📋 核心要点
- 现有方法在处理复杂指令时，往往无法有效地将用户意图与机器人行为对齐，导致执行不准确。
- LIMP通过构建符号指令表示，允许机器人在没有预构建地图的情况下，灵活地理解和执行复杂指令。
- 在五个真实环境中进行的实验表明，LIMP在复杂时空指令的成功率达到79%，显著高于传统方法的38%。
📝 摘要（中文）
在机器人指令执行中，用户希望灵活表达约束、引用任意地标并验证机器人行为，而机器人则需将指令明确化为具体规范并在现实世界中定位指令所指。为了解决这一问题，本文提出了语言指令基础的运动规划方法（LIMP），使机器人能够在没有预构建语义地图的情况下，可靠地遵循复杂的开放式指令。LIMP构建了一种符号指令表示，揭示了机器人与指令者意图之间的对齐，并支持构建正确的机器人行为。通过在五个真实环境中对150条指令进行大规模评估，展示了LIMP在多样化非结构化领域的灵活性和易部署性。LIMP在标准开放词汇任务上表现与最先进的基线相当，并在复杂时空指令上实现了79%的成功率，显著优于仅达到38%的基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在执行复杂指令时的理解和行为对齐问题。现有方法往往依赖于预构建的语义地图，限制了其在动态环境中的适应能力。
核心思路：LIMP的核心思路是通过构建符号指令表示，使机器人能够在没有预构建地图的情况下，灵活地解析和执行复杂的开放式指令。该方法强调了指令者的意图与机器人的行为之间的对齐。
技术框架：LIMP的整体架构包括指令解析模块、行为生成模块和验证模块。指令解析模块负责将用户输入的自然语言指令转化为符号表示，行为生成模块则根据符号表示生成相应的机器人行为，验证模块确保机器人行为的正确性与用户意图的一致性。
关键创新：LIMP的主要创新在于其符号指令表示的构建方式，使得机器人能够在没有预构建语义地图的情况下，灵活地理解和执行复杂指令。这一方法与现有依赖于固定地图的技术有本质区别。
关键设计：LIMP采用了特定的损失函数来优化指令解析的准确性，并设计了适应性强的网络结构，以支持多样化的指令输入和复杂行为生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LIMP在五个真实环境中对150条指令进行了评估，成功率达79%，显著高于传统方法的38%。在标准开放词汇任务中，LIMP的表现与最先进的基线相当，展示了其在复杂指令处理上的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人以及工业自动化等场景。通过提高机器人对复杂指令的理解和执行能力，LIMP能够显著提升人机交互的效率和灵活性，推动机器人技术在实际应用中的广泛落地。
📄 摘要（原文）
When instructing robots, users want to flexibly express constraints, refer to arbitrary landmarks, and verify robot behavior, while robots must disambiguate instructions into specifications and ground instruction referents in the real world. To address this problem, we propose Language Instruction grounding for Motion Planning (LIMP), an approach that enables robots to verifiably follow complex, open-ended instructions in real-world environments without prebuilt semantic maps. LIMP constructs a symbolic instruction representation that reveals the robot's alignment with an instructor's intended motives and affords the synthesis of correct-by-construction robot behaviors. We conduct a large-scale evaluation of LIMP on 150 instructions across five real-world environments, demonstrating its versatility and ease of deployment in diverse, unstructured domains. LIMP performs comparably to state-of-the-art baselines on standard open-vocabulary tasks and additionally achieves a 79\% success rate on complex spatiotemporal instructions, significantly outperforming baselines that only reach 38\%. See supplementary materials and demo videos at https://robotlimp.github.io