MLDT: Multi-Level Decomposition for Complex Long-Horizon Robotic Task Planning with Open-Source Large Language Model

📄 arXiv: 2403.18760v2 📥 PDF

作者: Yike Wu, Jiatao Zhang, Nan Hu, LanLing Tang, Guilin Qi, Jun Shao, Jie Ren, Wei Song

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-27 (更新: 2024-04-02)

💡 一句话要点

提出MLDT以解决复杂长时间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: 机器人任务规划 开源大型语言模型 多层次分解 长时间任务 数据生成 指令调优 复杂任务评估

📋 核心要点

  1. 现有基于开源LLMs的机器人任务规划方法在处理复杂长时间任务时，面临上下文理解和长动作序列生成的困难。
  2. 本文提出的MLDT方法通过在目标层、任务层和动作层对任务进行多层次分解，来解决复杂长时间任务的规划问题。
  3. 实验结果显示，MLDT在VirtualHome的四个数据集上显著提升了机器人任务规划的性能，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

在数据驱动的人工智能技术领域，开源大型语言模型（LLMs）在机器人任务规划中的应用标志着一个重要里程碑。现有基于开源LLMs的机器人任务规划方法通常依赖于大量任务规划数据集来提升模型的规划能力，但在处理复杂长时间任务时，这些方法面临理解上下文和生成长动作序列的挑战。为了解决这一限制，本文提出了多层次分解任务规划方法MLDT，创新性地在目标层、任务层和动作层对任务进行分解，以缓解复杂长时间任务的挑战。此外，本文还引入了一种目标敏感的语料生成方法，以创建高质量的训练数据，并对生成的语料进行指令调优。我们构建了一个更具挑战性的数据集LongTasks，专门评估复杂长时间任务的规划能力。实验结果表明，MLDT在机器人任务规划中显著提升了性能，展示了其在复杂现实场景中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂长时间机器人任务规划中的上下文理解和长动作序列生成的困难。现有方法在处理此类任务时表现不佳，无法有效应对复杂性和多样性。

核心思路：MLDT方法通过多层次分解任务，分别在目标层、任务层和动作层进行处理，以降低复杂长时间任务的难度。这种分解策略使得模型能够更好地理解任务结构并生成合理的动作序列。

技术框架：MLDT的整体架构包括三个主要模块：目标层分解、任务层分解和动作层生成。首先，模型根据目标进行任务分解，然后在每个任务层面进行细化，最后生成具体的动作序列。

关键创新：MLDT的核心创新在于其多层次分解策略，与现有方法相比，能够更有效地处理复杂任务的规划，显著提升了模型的表现。

关键设计：在数据生成方面，本文引入了目标敏感的语料生成方法，确保训练数据的高质量。此外，构建了LongTasks数据集，以评估模型在复杂长时间任务上的规划能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MLDT在VirtualHome的四个数据集上相较于基线方法有显著提升，具体性能提升幅度达到XX%，展示了其在复杂长时间任务规划中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和工业自动化等场景，能够帮助机器人更好地理解和执行复杂的任务。随着技术的进步，MLDT有望在实际应用中提升机器人任务规划的效率和准确性，推动智能机器人在现实世界中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

In the realm of data-driven AI technology, the application of open-source large language models (LLMs) in robotic task planning represents a significant milestone. Recent robotic task planning methods based on open-source LLMs typically leverage vast task planning datasets to enhance models' planning abilities. While these methods show promise, they struggle with complex long-horizon tasks, which require comprehending more context and generating longer action sequences. This paper addresses this limitation by proposing MLDT, theMulti-Level Decomposition Task planning method. This method innovatively decomposes tasks at the goal-level, task-level, and action-level to mitigate the challenge of complex long-horizon tasks. In order to enhance open-source LLMs' planning abilities, we introduce a goal-sensitive corpus generation method to create high-quality training data and conduct instruction tuning on the generated corpus. Since the complexity of the existing datasets is not high enough, we construct a more challenging dataset, LongTasks, to specifically evaluate planning ability on complex long-horizon tasks. We evaluate our method using various LLMs on four datasets in VirtualHome. Our results demonstrate a significant performance enhancement in robotic task planning, showcasing MLDT's effectiveness in overcoming the limitations of existing methods based on open-source LLMs as well as its practicality in complex, real-world scenarios.