Interpretable Robot Control via Structured Behavior Trees and Large Language Models

📄 arXiv: 2508.09621v2 📥 PDF

作者: Ingrid Maéva Chekam, Ines Pastor-Martinez, Ali Tourani, Jose Andres Millan-Romera, Laura Ribeiro, Pedro Miguel Bastos Soares, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-13 (更新: 2025-10-08)

备注: 15 pages, 5 figures, 3 tables

DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3635471

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出结合行为树与大语言模型的机器人控制框架以提升人机交互

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

关键词: 人机交互 行为树 大语言模型 自然语言处理 机器人控制 模块化设计 感知功能 实验评估

📋 核心要点

  1. 现有的机器人控制方法要求用户适应复杂的接口或记忆固定命令，限制了在动态环境中的使用。
  2. 本文提出的框架结合了大语言模型与行为树，使机器人能够理解自然语言指令并执行相应动作。
  3. 实验结果显示，该系统在多种环境下的认知到执行准确率达到约94%，证明了其在实际应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

随着智能机器人在日常环境中的应用日益广泛，直观且可靠的人机交互接口需求不断增加。传统的机器人控制方法往往要求用户适应接口或记忆预定义命令，这在动态和非结构化环境中限制了可用性。本文提出了一种新颖的框架，通过将大语言模型与行为树相结合，弥合自然语言理解与机器人执行之间的鸿沟。该系统能够理解用户的自然语言指令，并将其转化为可执行的动作，支持可扩展和模块化的集成，重点关注基于感知的功能，如人跟踪和手势识别。实验结果表明，该方法在真实场景中的认知到执行的准确率约为94%，为人机交互系统和机器人领域做出了重要贡献。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统机器人控制方法在动态和非结构化环境中对用户适应性的要求，导致的可用性问题。现有方法通常需要用户记忆复杂的命令或适应特定的接口，限制了人机交互的自然性和灵活性。

核心思路：论文提出的框架通过结合大语言模型与行为树，允许机器人直接理解用户的自然语言指令，并将其转化为可执行的动作。这种设计旨在提高人机交互的直观性和灵活性，使用户能够以自然的方式与机器人进行沟通。

技术框架：该系统的整体架构包括自然语言理解模块、行为树执行模块和领域特定插件。用户通过自然语言输入指令，系统首先解析这些指令，然后通过行为树激活相应的插件执行具体任务。

关键创新：最重要的技术创新在于将大语言模型与行为树的结合，使得机器人能够在复杂环境中灵活应对用户的自然语言指令。这一方法与传统的命令式控制方法本质上不同，后者往往依赖于固定的命令集和用户的记忆。

关键设计：在系统设计中，采用了模块化的插件架构，使得不同的感知功能（如人跟踪和手势识别）可以独立开发和集成。此外，系统的损失函数和参数设置经过优化，以确保在多种环境下的高效执行。具体的网络结构和参数设置细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的框架在多种真实场景中的认知到执行准确率达到了约94%。这一结果显著优于传统方法，展示了该系统在实际应用中的有效性和可靠性，为人机交互领域提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、医疗辅助机器人和工业自动化等。通过提供更自然的交互方式，机器人能够更好地适应人类用户的需求，提升工作效率和用户体验。未来，该框架有望在更多复杂环境中得到应用，推动人机协作的进一步发展。

📄 摘要（原文）

As intelligent robots become more integrated into human environments, there is a growing need for intuitive and reliable Human-Robot Interaction (HRI) interfaces that are adaptable and more natural to interact with. Traditional robot control methods often require users to adapt to interfaces or memorize predefined commands, limiting usability in dynamic, unstructured environments. This paper presents a novel framework that bridges natural language understanding and robotic execution by combining Large Language Models (LLMs) with Behavior Trees. This integration enables robots to interpret natural language instructions given by users and translate them into executable actions by activating domain-specific plugins. The system supports scalable and modular integration, with a primary focus on perception-based functionalities, such as person tracking and hand gesture recognition. To evaluate the system, a series of real-world experiments was conducted across diverse environments. Experimental results demonstrate that the proposed approach is practical in real-world scenarios, with an average cognition-to-execution accuracy of approximately 94%, making a significant contribution to HRI systems and robots. The complete source code of the framework is publicly available at https://github.com/snt-arg/robot_suite.