Bridging Bots: from Perception to Action via Multimodal-LMs and Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2507.09617v1 📥 PDF

作者: Margherita Martorana, Francesca Urgese, Mark Adamik, Ilaria Tiddi

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-07-13

💡 一句话要点

提出一种神经符号框架，结合多模态LLM和知识图谱，提升机器人平台互操作性。

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

关键词: 神经符号框架 多模态语言模型 知识图谱 机器人 互操作性

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统依赖于特定硬件和软件，导致难以跨平台适配和扩展，互操作性差。
  2. 提出一种神经符号框架，结合多模态语言模型的感知能力和知识图谱的结构化知识表示，实现平台无关的机器人行为。
  3. 实验结果表明，GPT-o1和LLaMA 4 Maverick在生成符合本体的知识图谱方面表现更优，但集成策略至关重要。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种神经符号框架，旨在解决个人服务机器人在家庭环境中支持日常生活时，因依赖特定硬件和软件而导致的互操作性问题。该框架结合了多模态语言模型（擅长感知）和知识图谱（提供结构化知识表示）的优势，生成符合本体的知识图谱，从而以平台独立的方式指导机器人行为。通过集成机器人感知数据、本体和五种多模态模型（LLaMA和GPT），并采用不同的神经符号交互模式进行评估。实验结果表明，GPT-o1和LLaMA 4 Maverick表现优于其他模型，同时也强调了集成策略在生成符合本体的知识图谱中的关键作用，表明新模型并不一定保证更好的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有个人服务机器人系统通常依赖于专有的、硬编码的解决方案，这些方案与特定的硬件和软件绑定，导致难以在不同平台之间进行适配和扩展。这限制了机器人在不同环境和任务中的应用，阻碍了机器人技术的普及。核心痛点在于缺乏一种通用的、可互操作的知识表示和推理机制。

核心思路：本文的核心思路是将多模态语言模型（Multimodal Language Models, MLLMs）的感知能力与知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）的结构化知识表示相结合。MLLMs擅长处理原始的、噪声大的感官输入，而KGs则提供了一种结构化的、标准化的知识表示和推理方式。通过将两者结合，可以弥补彼此的不足，实现更鲁棒、更灵活的机器人行为。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 机器人感知模块，负责从环境中获取感官数据（例如图像、文本）；2) 多模态语言模型，负责处理感官数据，提取语义信息；3) 知识图谱生成模块，负责将MLLM提取的语义信息转化为符合本体的知识图谱；4) 机器人行为规划模块，负责根据知识图谱中的知识进行推理，生成机器人行为指令。整体流程是从感知到知识，再从知识到行动。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将MLLMs和KGs进行深度融合，构建了一个神经符号框架。与传统的基于规则的机器人系统相比，该框架具有更强的鲁棒性和泛化能力。与纯粹的基于深度学习的机器人系统相比，该框架具有更好的可解释性和可控性。此外，该框架还强调了本体在知识图谱生成中的作用，确保生成的知识图谱符合预定义的语义规范。

关键设计：在实验中，作者使用了多种MLLMs（包括LLaMA和GPT系列模型）和不同的神经符号交互模式。关键参数包括MLLMs的选择、知识图谱的本体设计、以及神经符号交互策略。作者通过统计分析评估了不同配置下的性能，并重点关注了知识图谱的一致性和有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-o1和LLaMA 4 Maverick在生成符合本体的知识图谱方面表现优于其他模型。通过统计分析，验证了该框架在不同配置下的性能，并评估了知识图谱的一致性和有效性。研究强调了集成策略在生成高质量知识图谱中的重要性，表明简单地使用更新的模型并不一定能获得更好的结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人机协作的场景，例如智能家居、医疗辅助、养老服务等。通过构建通用的知识表示和推理机制，可以实现不同机器人平台之间的互操作性，降低机器人应用的开发和部署成本，加速机器人技术的普及。未来，该技术有望应用于更复杂的任务，例如自主导航、物体识别、任务规划等。

📄 摘要（原文）

Personal service robots are deployed to support daily living in domestic environments, particularly for elderly and individuals requiring assistance. These robots must perceive complex and dynamic surroundings, understand tasks, and execute context-appropriate actions. However, current systems rely on proprietary, hard-coded solutions tied to specific hardware and software, resulting in siloed implementations that are difficult to adapt and scale across platforms. Ontologies and Knowledge Graphs (KGs) offer a solution to enable interoperability across systems, through structured and standardized representations of knowledge and reasoning. However, symbolic systems such as KGs and ontologies struggle with raw and noisy sensory input. In contrast, multimodal language models are well suited for interpreting input such as images and natural language, but often lack transparency, consistency, and knowledge grounding. In this work, we propose a neurosymbolic framework that combines the perceptual strengths of multimodal language models with the structured representations provided by KGs and ontologies, with the aim of supporting interoperability in robotic applications. Our approach generates ontology-compliant KGs that can inform robot behavior in a platform-independent manner. We evaluated this framework by integrating robot perception data, ontologies, and five multimodal models (three LLaMA and two GPT models), using different modes of neural-symbolic interaction. We assess the consistency and effectiveness of the generated KGs across multiple runs and configurations, and perform statistical analyzes to evaluate performance. Results show that GPT-o1 and LLaMA 4 Maverick consistently outperform other models. However, our findings also indicate that newer models do not guarantee better results, highlighting the critical role of the integration strategy in generating ontology-compliant KGs.