STEP: State-Aware Task Estimation and Planning with Multi-Modal LLMs for Human-Robot Collaboration

📄 arXiv: 2608.27225v1 📥 PDF

作者: Maitrey Gramopadhye, Prakash Baskaran, Xiao Liu, Songpo Li, Soshi Iba

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-08-27

备注: Published in IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), 2026, 8 pages, 4 figuers, 5 tables

💡 一句话要点

提出STEP以解决人机协作中的状态感知与任务规划问题

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

关键词: 人机协作 任务规划 状态感知 多模态大语言模型 机器人技术 智能制造 动作预测

📋 核心要点

  1. 现有方法在任务规划中缺乏对系统状态的理解，导致生成的动作计划常常偏离目标。
  2. 本文提出的STEP通过状态感知来估计系统状态，并预测执行动作后的状态转移，从而改善任务规划的准确性。
  3. 实验结果表明，STEP在动作可执行性和最终状态误差上均显著优于现有最先进方法，提升幅度分别为32.8%和14.8%。

📝 摘要（中文）

有效的人机协作在工业环境中要求机器人理解人类意图并辅助任务规划，从而减轻工作负担。近期研究探讨了多模态大语言模型（MM-LLMs）在数据稀缺场景中的任务规划应用，但MM-LLMs缺乏对系统状态的理解，无法跟踪状态转移，常导致生成的动作偏离预期目标。此外，生成自然语言的动作计划往往限制了计划的层次，增加了执行过程中的模糊性。为了解决这些问题，本文提出了状态感知任务估计与规划器（STEP），通过提示MM-LLM明确估计系统状态并预测执行动作后的状态转移。STEP通过预测未来状态和动作，确保任务收敛规划，并提供执行预测动作所需的额外参数。我们在模拟环境中使用机器人组装任务对STEP进行了评估，结果显示该方法在动作可执行性上比现有技术提高了32.8%，在最终状态误差上提高了14.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人机协作中机器人对人类意图的理解不足和任务规划的准确性问题。现有的多模态大语言模型（MM-LLMs）在状态感知和状态转移跟踪方面存在明显不足，导致生成的动作计划常常不符合预期目标。

核心思路：STEP的核心思路是通过提示MM-LLM明确估计系统状态，并预测执行动作后的状态转移。通过这种方式，STEP能够在生成动作计划时考虑未来状态，从而确保任务规划的收敛性和准确性。

技术框架：STEP的整体架构包括状态估计模块和动作预测模块。状态估计模块负责实时获取系统状态，而动作预测模块则基于当前状态生成相应的动作计划。两者相互配合，确保生成的计划既合理又可执行。

关键创新：STEP的最大创新在于其状态感知能力，使得MM-LLM能够在生成动作计划时考虑系统状态和状态转移。这一设计与传统方法的根本区别在于，传统方法往往忽视状态信息，导致生成的计划缺乏可执行性。

关键设计：在技术细节上，STEP采用了特定的损失函数来优化状态估计的准确性，并设计了适应性强的网络结构，以便于处理复杂的状态转移问题。此外，STEP还引入了额外的参数设置，以支持执行预测动作所需的辅助信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，STEP在机器人组装任务中表现优异，动作可执行性提高了32.8%，最终状态误差降低了14.8%。这些结果表明，STEP在任务规划的准确性和可执行性方面显著优于现有最先进的方法，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、智能制造和人机协作系统等。通过提高机器人对人类意图的理解和任务规划的准确性，STEP能够有效提升生产效率，降低人力成本，推动智能化进程。未来，STEP有望在更广泛的场景中应用，如服务机器人和自动化物流等领域。

📄 摘要（原文）

Effective human-robot collaboration in industrial settings requires robots to understand human intentions and assist with task planning, reducing workload. Recent works have explored the use of Multi-modal Large Language Models (MM-LLMs) for task planning in such data-scarce scenarios, leveraging in-context learning to interpret user actions and generate long-horizon action plans in natural language. However, MM-LLMs inherently lack an understanding of system states and do not track state transitions, often leading to hallucinated actions that deviate from the intended goal. Additionally, generating action plans in natural language tends to limit the generated plans to a high level, introducing ambiguity in action execution. To address these limitations, we propose the State-aware Task Estimator and Planner (STEP), which prompts a MM-LLM to explicitly estimate the state of the system and predict the state transitions resulting from executed actions. By forecasting future states alongside actions, STEP ensures task-convergent planning while also providing additional assistance parameters necessary for executing the predicted actions. We evaluate STEP in a simulated environment using a robot assembly task. Our approach outperforms the state-of-the-art by 32.8% in action executability and 14.8% in final-state error.