IROSA: Interactive Robot Skill Adaptation using Natural Language
作者: Markus Knauer, Samuel Bustamante, Thomas Eiband, Alin Albu-Schäffer, Freek Stulp, João Silvério
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2026-03-04
备注: Accepted IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) journal, 8 pages, 5 figures, 3 tables, 1 listing
💡 一句话要点
IROSA：利用自然语言进行交互式机器人技能自适应，应用于工业场景。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人技能自适应 自然语言交互 大型语言模型 工业机器人 工具架构
📋 核心要点
- 现有方法在机器人技能自适应方面存在局限性，尤其是在工业部署中，缺乏对大型语言模型（LLM）的有效利用。
- IROSA框架通过工具架构，利用预训练LLM选择和参数化工具，实现机器人技能的开放词汇自适应，无需微调。
- 在工业轴承环插入任务中，该框架通过自然语言命令成功实现了机器人技能的自适应，包括速度调整、轨迹校正和避障。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，通过工具架构实现开放词汇的技能自适应，并在语言模型和机器人硬件之间维持保护性的抽象层。该方法利用预训练的LLM来选择和参数化特定的工具，从而自适应机器人技能，而无需微调或直接的模型-机器人交互。在7自由度力矩控制机器人上，我们展示了该框架在工业轴承环插入任务中的应用，通过自然语言命令成功地实现了速度调整、轨迹校正和避障等技能自适应，同时保持了安全性、透明性和可解释性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业机器人技能自适应的问题，特别是在面对复杂任务和需要灵活调整时。现有方法通常需要大量数据进行训练，或者难以通过自然语言进行交互式控制，缺乏灵活性和易用性。
核心思路：核心思路是利用预训练的大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，将其作为机器人技能自适应的决策者。通过将机器人技能分解为一系列可参数化的“工具”，LLM可以根据自然语言指令选择合适的工具并调整其参数，从而实现技能的自适应。
技术框架：IROSA框架包含以下几个主要模块：1) 自然语言指令解析模块：使用LLM解析用户输入的自然语言指令，提取关键信息，例如需要调整的技能类型和参数。2) 工具选择模块：根据解析后的指令，从预定义的工具库中选择合适的工具。每个工具代表一种特定的机器人技能，例如速度调整、轨迹校正或避障。3) 参数化模块：根据指令中的参数，调整所选工具的参数。4) 机器人控制模块：将调整后的工具参数传递给机器人控制器，实现技能的自适应。
关键创新：最重要的创新点在于将预训练的LLM与机器人技能自适应相结合，实现了一种开放词汇的、基于自然语言的交互式机器人控制方法。与传统的机器人控制方法相比，该方法无需大量数据进行训练，并且可以通过自然语言进行灵活的调整。此外，通过工具架构，在LLM和机器人硬件之间建立了一个抽象层，提高了系统的安全性、透明性和可解释性。
关键设计：工具库的设计是关键。每个工具都需要定义清晰的接口和参数，以便LLM可以方便地选择和调整。此外，还需要设计合适的损失函数来优化工具的参数，以确保机器人能够安全、准确地执行任务。论文中未明确提及损失函数和网络结构等技术细节，具体实现可能依赖于所使用的LLM和机器人平台。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在工业轴承环插入任务中取得了显著成果。通过自然语言命令，机器人能够成功地进行速度调整、轨迹校正和避障等技能自适应，验证了该框架的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，该方法能够提高机器人的灵活性和易用性，并保持安全性、透明性和可解释性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化领域，例如柔性制造、装配、质量检测等。通过自然语言交互，操作人员可以方便地调整机器人技能，以适应不同的任务需求和环境变化。此外，该方法还可以应用于服务机器人领域，例如家庭服务、医疗护理等，使机器人能够更好地理解人类指令并执行任务。
📄 摘要（原文）
Foundation models have demonstrated impressive capabilities across diverse domains, while imitation learning provides principled methods for robot skill adaptation from limited data. Combining these approaches holds significant promise for direct application to robotics, yet this combination has received limited attention, particularly for industrial deployment. We present a novel framework that enables open-vocabulary skill adaptation through a tool-based architecture, maintaining a protective abstraction layer between the language model and robot hardware. Our approach leverages pre-trained LLMs to select and parameterize specific tools for adapting robot skills without requiring fine-tuning or direct model-to-robot interaction. We demonstrate the framework on a 7-DoF torque-controlled robot performing an industrial bearing ring insertion task, showing successful skill adaptation through natural language commands for speed adjustment, trajectory correction, and obstacle avoidance while maintaining safety, transparency, and interpretability.