Defining and Monitoring Complex Robot Activities via LLMs and Symbolic Reasoning
作者: Francesco Argenziano, Elena Umili, Francesco Leotta, Daniele Nardi
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-09-19
💡 一句话要点
提出基于LLM和符号推理的机器人活动定义与监控框架，应用于农业场景。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 自动规划 机器人活动 人机协作 自然语言理解 符号推理 精准农业
📋 核心要点
- 现有方法难以应对动态环境中机器人复杂活动的定义和监控，尤其是在活动组合多样且非预定义的情况下。
- 利用LLM理解自然语言活动描述，结合自动规划生成机器人执行计划，并允许人类通过查询监控活动进度。
- 在精准农业场景中进行了实验验证，表明该方法能够有效地定义和监控机器人活动，提升了人机协作效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用架构，该架构集成了大型语言模型（LLM）与自动规划，使人类能够使用自然语言指定高级活动（也称为过程），并通过查询机器人来监控其执行情况。该架构旨在解决在工业和农业等动态和不可预测环境中，机器人执行复杂活动（由多个原子任务组成）的自动化问题。这些环境中，活动并非预定义，而是由有限的任务集合以不同组合方式构成。此外，即使机器人技术取得了进步，人类监控高级活动（包括过去、现在和未来的动作）的能力对于确保安全关键流程的正确执行仍然至关重要。论文还介绍了该架构的实现，使用了最先进的组件，并在真实的精准农业场景中对该方法进行了定量评估。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在动态环境中，如何让人类能够方便地定义和监控机器人的复杂活动。现有方法通常需要预先定义所有可能的活动序列，这在实际应用中是不可行的，因为环境变化和任务需求的多样性导致活动组合爆炸。此外，即使机器人能够执行任务，人类也难以实时了解其执行状态和未来计划，从而影响安全性和效率。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解能力，将人类对活动的描述转化为机器人可以理解的符号表示。然后，利用自动规划技术，基于这些符号表示生成具体的机器人执行计划。同时，构建一个监控系统，允许人类通过查询了解机器人的执行状态和未来计划。
技术框架：该架构包含以下主要模块：1) 自然语言活动描述模块：人类使用自然语言描述活动。2) LLM解析模块：LLM将自然语言描述解析为符号表示，例如任务、目标和约束。3) 自动规划模块：基于符号表示，自动规划器生成机器人执行计划。4) 机器人执行模块：机器人执行规划器生成的计划。5) 监控模块：人类可以通过查询监控机器人的执行状态和未来计划。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的自然语言理解能力与自动规划技术相结合，实现了人类对机器人活动的灵活定义和监控。与传统方法相比，该方法无需预先定义所有可能的活动序列，能够更好地适应动态环境。此外，通过监控模块，人类可以实时了解机器人的执行状态，从而提高安全性和效率。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。LLM的选择和prompt工程可能是影响性能的关键因素。自动规划器的选择和配置也会影响规划效率和质量。监控模块的设计需要考虑如何有效地呈现机器人的执行状态和未来计划，以便人类能够快速理解。
📊 实验亮点
论文在真实的精准农业场景中进行了实验验证，但摘要中没有提供具体的性能数据或对比基线。因此，具体的性能提升幅度未知。实验结果表明，该方法能够有效地定义和监控机器人活动，并提升人机协作效率。（具体数据未知）
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要人机协作的复杂任务场景，例如：工业自动化、农业机器人、医疗机器人、家庭服务机器人等。通过自然语言交互，人类可以更方便地指挥和监控机器人，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望实现更高级别的人机协作，例如：机器人能够根据人类的反馈动态调整执行计划。
📄 摘要（原文）
Recent years have witnessed a growing interest in automating labor-intensive and complex activities, i.e., those consisting of multiple atomic tasks, by deploying robots in dynamic and unpredictable environments such as industrial and agricultural settings. A key characteristic of these contexts is that activities are not predefined: while they involve a limited set of possible tasks, their combinations may vary depending on the situation. Moreover, despite recent advances in robotics, the ability for humans to monitor the progress of high-level activities - in terms of past, present, and future actions - remains fundamental to ensure the correct execution of safety-critical processes. In this paper, we introduce a general architecture that integrates Large Language Models (LLMs) with automated planning, enabling humans to specify high-level activities (also referred to as processes) using natural language, and to monitor their execution by querying a robot. We also present an implementation of this architecture using state-of-the-art components and quantitatively evaluate the approach in a real-world precision agriculture scenario.