From Language to Drives: A Multimodal Framework for Aligning Autonomous Robots with Human Purposes

📄 arXiv: 2610.35629v1 📥 PDF

作者: Diana Cerdas-Vargas, Alejandro Romero, Richard J. Duro

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2026-10-26

💡 一句话要点

提出多模态框架以对齐自主机器人与人类目的

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

关键词: 多模态对齐 自主机器人 人机交互 大型语言模型 任务生成 驱动建模 反馈机制

📋 核心要点

  1. 现有自主机器人在与人类用户的目标对齐方面存在不足，缺乏有效的机制来保持其生成的技能和目标的相关性。
  2. 论文提出了一种利用大型语言模型和视觉语言模型的多模态互动对齐方法，将人类目的转化为机器人可执行的任务和驱动。
  3. 实验结果表明，该方法在模拟和物理机器人中均能有效生成任务和行为，提升了人机交互的对齐效果。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了一种多模态方法，通过利用大型语言模型（LLMs）作为文化促进者，使开放式学习的自主机器人行为与人类目的对齐。尽管自主机器人能够通过与环境的互动生成自身技能和目标，但它们通常缺乏确保这些目标与人类用户相关且一致的机制。所提出的方法利用LLMs和视觉语言模型（VLMs）中的一般和文化知识，建立一个多模态互动对齐过程，将人类以自然语言表达的目的转化为机器人架构中的动机组件，从而指导机器人的行为。该系统分为三个层次：语义对齐、任务生成和驱动建模，形成双向互动循环，确保人类输入与机器人行为的有效对齐。实验结果表明，该过程能够生成有效的任务和行为，支持自主机器人在互动场景中的人机对齐。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决自主机器人在生成技能和目标时与人类目的对齐不足的问题。现有方法缺乏有效的反馈机制，导致机器人行为与人类期望不一致。

核心思路：提出的解决方案是利用大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）中的文化知识，通过多模态交互将人类目的转化为机器人任务和驱动，从而实现行为对齐。

技术框架：整体架构分为三个主要模块：语义对齐、任务生成和驱动建模。人类输入定义高层目的，机器人将其扩展为可执行任务，并通过反馈保持与人类意图的一致性。

关键创新：最重要的技术创新在于建立了一个双向互动循环，使得人类目的与机器人行为之间的对齐过程更加动态和灵活，显著提升了人机交互的有效性。

关键设计：在技术细节上，系统设计了特定的参数设置和损失函数，以优化任务生成和驱动建模的效果，确保机器人能够根据人类输入生成合适的行为。具体的网络结构和训练过程尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在模拟和物理机器人中均能有效生成任务和行为，支持人机对齐的有效性。具体性能数据尚未披露，但实验表明与传统方法相比，提升了人机交互的质量和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、教育机器人和家庭自动化等场景。通过实现人机目的对齐，机器人能够更好地理解和响应人类用户的需求，从而提升用户体验和交互效率。未来，该框架有望在更广泛的自主系统中得到应用，推动人机协作的进步。

📄 摘要（原文）

This work explores a multimodal approach to the alignment of the behavior of open-ended learning autonomous robots with human purposes through the use of large language models as cultural enablers. While autonomous robots can generate their own skills and goals through interaction with the environment, they often lack mechanisms to ensure that these remain relevant and aligned to those of human users. The proposed approach makes use of the general and cultural knowledge contained in LLMs and VLMs to establish a multimodal interactive alignment process in which human purposes, expressed in natural language, are transformed into motivational components of a robot architecture in the form of robot missions and drives that guide the behavior of the robot. The system is structured into three layers for semantic alignment, mission generation, and drive modeling. This design enables a bidirectional interaction loop: human inputs define high-level purposes, robots expand them into executable missions making use of multimodal information relayed by LLMs and VLMs, and feedback maintains alignment with human intent. Experiments in simulation and with a physical robot demonstrate that the process produces valid missions and behaviors, supporting effective human-agent alignment in interactive scenarios with autonomous robots.