Natural Language as Policies: Reasoning for Coordinate-Level Embodied Control with LLMs

📄 arXiv: 2403.13801v2 📥 PDF

作者: Yusuke Mikami, Andrew Melnik, Jun Miura, Ville Hautamäki

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-03-20 (更新: 2024-04-06)

备注: 8 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出自然语言作为策略以解决机器人任务规划问题

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

关键词: 自然语言处理 机器人任务规划 大型语言模型 多模态推理 坐标级控制

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖于中间表示代码，限制了机器人任务规划的灵活性和适应性。
  2. 本文提出通过自然语言推理直接生成坐标级控制命令，简化了任务规划过程。
  3. 实验结果表明，使用自然语言推理的成功率显著提高，展示了其在未知任务中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文展示了使用大型语言模型（LLMs）解决机器人任务规划问题的实验结果。近年来，LLMs在机器人任务规划中得到了应用，尤其是通过代码生成方法将复杂的高层指令转换为中层策略代码。与此不同，我们的方法获取任务和场景对象的文本描述，通过自然语言推理进行任务规划，并输出坐标级控制命令，从而减少了对中间表示代码的需求。我们的研究在多模态提示模拟基准上进行了评估，结果表明，采用自然语言推理的提示工程实验显著提高了成功率。此外，我们的方法展示了自然语言描述在已知任务与未知任务之间转移机器人技能的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人任务规划中的中间表示代码依赖问题，现有方法往往需要复杂的代码生成，限制了灵活性和适应性。

核心思路：我们的方法通过获取任务和场景对象的文本描述，利用自然语言推理直接生成坐标级控制命令，避免了中间表示的复杂性。

技术框架：整体架构包括任务描述获取、自然语言推理模块和坐标级控制命令生成。首先，系统解析输入的自然语言描述，然后通过推理模块生成相应的控制命令。

关键创新：最重要的创新在于直接将自然语言描述转化为控制命令，省略了传统方法中的中间表示步骤，从而提升了任务规划的灵活性。

关键设计：在设计中，我们采用了多模态提示工程，优化了自然语言推理的效果，确保生成的控制命令能够准确反映任务需求。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，采用自然语言推理的成功率显著提高，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），相比于传统方法，展示了更强的任务适应能力和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶、智能家居等，能够提升机器人在复杂环境中的自主决策能力。通过自然语言描述，机器人可以更好地理解和执行人类指令，未来可能实现更广泛的智能交互。

📄 摘要（原文）

We demonstrate experimental results with LLMs that address robotics task planning problems. Recently, LLMs have been applied in robotics task planning, particularly using a code generation approach that converts complex high-level instructions into mid-level policy codes. In contrast, our approach acquires text descriptions of the task and scene objects, then formulates task planning through natural language reasoning, and outputs coordinate level control commands, thus reducing the necessity for intermediate representation code as policies with pre-defined APIs. Our approach is evaluated on a multi-modal prompt simulation benchmark, demonstrating that our prompt engineering experiments with natural language reasoning significantly enhance success rates compared to its absence. Furthermore, our approach illustrates the potential for natural language descriptions to transfer robotics skills from known tasks to previously unseen tasks. The project website: https://natural-language-as-policies.github.io/