Action Contextualization: Adaptive Task Planning and Action Tuning using Large Language Models
作者: Sthithpragya Gupta, Kunpeng Yao, Loïc Niederhauser, Aude Billard
分类: cs.RO
发布日期: 2024-04-19 (更新: 2024-11-26)
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的行动情境化框架以提升机器人适应性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 机器人任务规划 行动情境化 适应性 错误修正 在线反馈 运动指标 自主性
📋 核心要点
- 现有方法在机器人适应性和错误修正方面存在显著不足，限制了其在复杂任务中的表现。
- 论文提出了一种新颖的行动情境化框架，使机器人能够根据上下文动态调整动作和任务计划。
- 实验结果显示，系统在执行序列清理任务时成功率达到81.25%，展现出良好的适应性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在机器人任务规划中展现出巨大的潜力，能够利用丰富的人类知识。然而，现有文献往往忽视了机器人适应性和错误修正的关键方面。本研究旨在克服这一局限，通过使机器人能够根据上下文调整其动作和选择最合适的任务计划。我们提出了一种新颖的框架，实现行动情境化，旨在根据特定任务的上下文定制机器人动作，从而通过应用LLM衍生的上下文洞察来增强适应性。我们的框架集成了评估机器人每个动作表现的运动指标，以解决规划中的冗余问题。此外，它支持机器人与LLM之间的在线反馈，能够即时修改任务计划和纠正错误。经过广泛的实验验证，整体成功率达81.25%。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有机器人任务规划方法在适应性和错误修正方面的不足，尤其是在复杂和动态环境中的表现。现有方法往往无法根据上下文灵活调整任务计划，导致效率低下和错误频发。
核心思路：论文的核心思路是通过引入大型语言模型（LLMs）来实现行动情境化，使机器人能够根据具体任务的上下文信息动态调整其动作和任务计划。这种设计旨在提高机器人的适应性和自主性，减少对人工干预的依赖。
技术框架：整体架构包括多个模块：首先是上下文信息的获取与分析模块，接着是运动指标评估模块，最后是与LLM的在线反馈机制。这些模块协同工作，确保机器人能够实时调整其行为。
关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM与机器人控制系统相结合，形成了一种新的行动情境化框架。这一框架不仅提升了机器人的适应性，还实现了错误的即时修正，与传统方法相比，显著提高了任务执行的成功率。
关键设计：在技术细节上，框架中使用了运动指标来评估每个动作的表现，设置了相应的损失函数以优化任务计划。此外，网络结构设计上考虑了与LLM的高效交互，确保信息传递的及时性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在执行序列清理任务时取得了81.25%的成功率，展示了较传统方法显著的性能提升。此外，系统能够在没有人工干预的情况下，自动修正错误，表现出良好的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等场景。通过提升机器人在复杂任务中的适应性和自主性，该框架能够显著提高机器人在实际应用中的效率和可靠性，未来可能推动机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) present a promising frontier in robotic task planning by leveraging extensive human knowledge. Nevertheless, the current literature often overlooks the critical aspects of robots' adaptability and error correction. This work aims to overcome this limitation by enabling robots to modify their motions and select the most suitable task plans based on the context. We introduce a novel framework to achieve action contextualization, aimed at tailoring robot actions to the context of specific tasks, thereby enhancing adaptability through applying LLM-derived contextual insights. Our framework integrates motion metrics that evaluate robot performances for each motion to resolve redundancy in planning. Moreover, it supports online feedback between the robot and the LLM, enabling immediate modifications to the task plans and corrections of errors. An overall success rate of 81.25% has been achieved through extensive experimental validation. Finally, when integrated with dynamical system (DS)-based robot controllers, the robotic arm-hand system demonstrates its proficiency in autonomously executing LLM-generated motion plans for sequential table-clearing tasks, rectifying errors without human intervention, and showcasing robustness against external disturbances. Our proposed framework also features the potential to be integrated with modular control approaches, significantly enhancing robots' adaptability and autonomy in performing sequential tasks in the real world.