Neuro-Symbolic Control with Large Language Models for Language-Guided Spatial Tasks
作者: Momina Liaqat Ali, Muhammad Abid
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-19
💡 一句话要点
提出神经符号控制框架，利用大语言模型解决语言引导的空间任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号控制 大语言模型 具身智能 语言引导 空间任务
📋 核心要点
- 现有大语言模型在具身系统的语言条件控制中存在不稳定性、收敛慢和幻觉动作等问题。
- 提出一种神经符号控制框架，将高层语义推理（LLM）和底层运动控制（神经控制器）分离。
- 实验表明，该框架显著提高了成功率和效率，减少了步数，并对语言模型质量具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种模块化的神经符号控制框架，用于解决具身系统中语言条件控制的问题。该框架明确区分了底层运动执行和高层语义推理。轻量级的神经delta控制器在连续空间中执行有界的增量动作，而本地部署的大语言模型（LLM）解释符号任务。在平面操作环境中，通过语言指定对象之间的空间关系，评估了该方法。通过大量实验，比较了仅LLM控制、仅神经控制以及所提出的LLM+DL框架，使用了Mistral、Phi和LLaMA-3.2等多种LLM。结果表明，与仅LLM的基线相比，神经符号集成始终提高成功率和效率，平均步数减少超过70%，速度提高高达8.83倍，同时对语言模型质量保持鲁棒性。该框架通过控制LLM输出符号，并将未解释的执行分配给在人工几何数据上训练的神经控制器，从而增强了可解释性、稳定性和泛化性，无需强化学习或昂贵的rollout。实验结果表明，神经符号分解为集成语言理解和持续控制提供了一种可扩展且有原则的方法，从而促进了可靠且有效的语言引导具身系统的创建。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能中，如何利用大语言模型（LLM）实现语言引导的空间任务控制问题。现有方法，特别是直接使用LLM进行控制，存在不稳定、收敛速度慢以及产生幻觉动作等问题，限制了其在连续控制任务中的应用。这些问题源于LLM难以直接处理连续控制信号，以及缺乏对环境的精确建模。
核心思路：论文的核心思路是将控制任务分解为高层语义推理和底层运动执行两个部分，分别由LLM和神经控制器负责。LLM负责理解语言指令，并将其转化为符号化的动作序列；神经控制器则负责执行这些符号化的动作，实现精确的运动控制。这种神经符号结合的方式，既利用了LLM强大的语言理解能力，又避免了其直接控制连续动作的缺陷。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) LLM 模块：负责接收语言指令，并输出符号化的动作序列。该模块使用本地部署的LLM，例如Mistral、Phi或LLaMA-3.2。2) 神经控制器模块：负责接收LLM输出的符号化动作，并执行相应的运动控制。该模块使用一个轻量级的神经delta控制器，该控制器在连续空间中执行有界的增量动作。这两个模块通过符号化的动作序列进行连接，形成一个完整的控制回路。
关键创新：论文的关键创新在于将神经符号控制方法应用于语言引导的空间任务。通过将LLM与神经控制器相结合，实现了对语言指令的精确理解和对运动的精确控制。此外，该方法还具有良好的可解释性、稳定性和泛化性，无需强化学习或昂贵的rollout。
关键设计：神经控制器采用delta控制，输出的是增量动作而非绝对位置，这有助于提高控制的稳定性。LLM的prompt设计至关重要，需要清晰地定义任务目标和可执行的动作空间。实验中，神经控制器在人工生成的几何数据上进行训练，避免了对真实数据的依赖。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与仅使用LLM的基线方法相比，该神经符号控制框架在多个空间操作任务中显著提高了成功率和效率。具体而言，平均步数减少超过70%，速度提高高达8.83倍，并且对不同质量的语言模型具有鲁棒性。这些结果表明，该框架能够有效地将语言理解与运动控制相结合，实现更可靠和高效的语言引导具身系统。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、智能家居等领域。例如，用户可以通过自然语言指令引导机器人完成复杂的空间操作任务，如“将红色的杯子放在蓝色的盒子旁边”。该方法有望提高人机交互的自然性和效率，并降低机器人编程的难度。
📄 摘要（原文）
Although large language models (LLMs) have recently become effective tools for language-conditioned control in embodied systems, instability, slow convergence, and hallucinated actions continue to limit their direct application to continuous control. A modular neuro-symbolic control framework that clearly distinguishes between low-level motion execution and high-level semantic reasoning is proposed in this work. While a lightweight neural delta controller performs bounded, incremental actions in continuous space, a locally deployed LLM interprets symbolic tasks. We assess the suggested method in a planar manipulation setting with spatial relations between objects specified by language. Numerous tasks and local language models, such as Mistral, Phi, and LLaMA-3.2, are used in extensive experiments to compare LLM-only control, neural-only control, and the suggested LLM+DL framework. In comparison to LLM-only baselines, the results show that the neuro-symbolic integration consistently increases both success rate and efficiency, achieving average step reductions exceeding 70% and speedups of up to 8.83x while remaining robust to language model quality. The suggested framework enhances interpretability, stability, and generalization without any need of reinforcement learning or costly rollouts by controlling the LLM to symbolic outputs and allocating uninterpreted execution to a neural controller trained on artificial geometric data. These outputs show empirically that neuro-symbolic decomposition offers a scalable and principled way to integrate language understanding with ongoing control, this approach promotes the creation of dependable and effective language-guided embodied systems.