Towards No-Code Programming of Cobots: Experiments with Code Synthesis by Large Code Models for Conversational Programming

📄 arXiv: 2409.11041v4 📥 PDF

作者: Chalamalasetti Kranti, Sherzod Hakimov, David Schlangen

分类: cs.CL, cs.RO

发布日期: 2024-09-17 (更新: 2025-09-08)

备注: Accepted to ITL4HRI workshop at RO-MAN 2025 conference

💡 一句话要点

探索基于大型代码模型的对话式编程，实现协作机器人免代码编程

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

关键词: 协作机器人 免代码编程 大型语言模型 对话式编程 代码生成

📋 核心要点

  1. 协作机器人编程复杂，限制了其在柔性制造中的应用，需要更易用的编程方式。
  2. 利用大型语言模型的上下文学习能力，通过自然语言对话生成机器人控制代码。
  3. 在模拟的2D组装任务中验证了LLM生成指令序列的能力，但高阶代码生成仍具挑战。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何利用大型语言模型（LLMs）进行对话式代码生成，以实现协作机器人（cobots）的免代码编程。协作机器人通常应用于工厂车间，与人类协同工作，但传统编程方式限制了其灵活性。本文定义了一个名为RATS（Repetitive Assembly Task）的2D重复组装任务，旨在模拟工业组装场景。通过自然语言指令，程序员引导协作机器人完成特定组装任务，从而诱导生成程序。作者构建了一个数据集，包含目标结构、指令示例（人工编写、模板生成和模型生成）以及代码示例。实验结果表明，LLMs能够生成准确的“一阶代码”（指令序列），但在生成“高阶代码”（如函数抽象或循环）方面存在困难。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决协作机器人（cobots）编程复杂的问题。现有编程方式需要专业知识，限制了cobots在快速变化的应用场景中的灵活性。人工示教虽然简单，但表达能力有限，难以实现复杂的逻辑控制。因此，需要一种更自然、更易用的编程方式，降低cobots的使用门槛。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的自然语言理解和代码生成能力，通过对话式交互，将自然语言指令转化为机器人可执行的代码。通过提供少量示例（in-context learning），引导LLM学习自然语言指令与机器人代码之间的映射关系，从而实现免代码编程。

技术框架：整体框架包含以下几个主要部分：1) 定义RATS任务：设计一个2D重复组装任务，模拟工业组装场景。2) 数据集构建：收集或生成包含目标结构、自然语言指令和对应机器人代码的数据集。指令包括人工编写、模板生成和模型生成三种方式。3) 模型训练/推理：使用LLM，基于数据集中的示例，进行in-context learning，学习自然语言指令到机器人代码的映射。4) 仿真环境评估：在仿真环境中评估生成的代码的正确性和效率。

关键创新：论文的关键创新在于探索了使用大型代码模型进行协作机器人对话式编程的可能性。与传统的机器人编程方法相比，该方法无需专业编程知识，降低了使用门槛。此外，通过in-context learning，LLM可以快速适应新的任务和指令，提高了编程的灵活性。

关键设计：RATS任务的设计是关键。它需要足够简单，以便于快速验证LLM的能力，同时也要足够复杂，能够模拟实际工业场景中的一些挑战。数据集的设计也至关重要，需要包含多样化的指令和代码示例，以提高LLM的学习效果。论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为主要依赖于预训练LLM的in-context learning能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大型语言模型能够生成准确的“一阶代码”（指令序列），成功控制协作机器人在模拟环境中完成简单的组装任务。虽然在生成“高阶代码”（如函数抽象或循环）方面仍存在困难，但初步验证了LLM在协作机器人免代码编程方面的潜力。论文构建的RATS数据集为后续研究提供了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能制造领域，实现协作机器人的快速部署和灵活配置。通过自然语言交互，非专业人员也能轻松控制机器人完成各种任务，提高生产效率和降低人力成本。未来，该技术有望扩展到更复杂的机器人应用场景，如家庭服务、医疗辅助等。

📄 摘要（原文）

While there has been a lot of research recently on robots in household environments, at the present time, most robots in existence can be found on shop floors, and most interactions between humans and robots happen there. Collaborative robots'' (cobots) designed to work alongside humans on assembly lines traditionally require expert programming, limiting ability to make changes, or manual guidance, limiting expressivity of the resulting programs. To address these limitations, we explore using Large Language Models (LLMs), and in particular, their abilities of doing in-context learning, for conversational code generation. As a first step, we define RATS, theRepetitive Assembly Task'', a 2D building task designed to lay the foundation for simulating industry assembly scenarios. In this task, a programmer' instructs a cobot, using natural language, on how a certain assembly is to be built; that is, the programmer induces a program, through natural language. We create a dataset that pairs target structures with various example instructions (human-authored, template-based, and model-generated) and example code. With this, we systematically evaluate the capabilities of state-of-the-art LLMs for synthesising this kind of code, given in-context examples. Evaluating in a simulated environment, we find that LLMs are capable of generating accuratefirst order code' (instruction sequences), but have problems producing `higher-order code' (abstractions such as functions, or use of loops).