CoPAL: Corrective Planning of Robot Actions with Large Language Models

📄 arXiv: 2310.07263v3 📥 PDF

作者: Frank Joublin, Antonello Ceravola, Pavel Smirnov, Felix Ocker, Joerg Deigmoeller, Anna Belardinelli, Chao Wang, Stephan Hasler, Daniel Tanneberg, Michael Gienger

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-10-11 (更新: 2025-04-24)

备注: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2024

DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10610434

💡 一句话要点

提出CoPAL以解决机器人任务规划中的错误问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 机器人规划 任务执行 动态重新规划 开放世界环境 智能系统 反馈机制

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统在开放世界环境中面临复杂性挑战，导致任务规划的执行错误频发。
  2. 本研究提出了一种新颖的系统架构，结合大型语言模型进行多层次的推理、规划和运动生成。
  3. 通过实证评估，所提方法在多个场景中显著提升了任务的可执行性和正确性，降低了时间复杂度。

📝 摘要（中文）

在追求完全自主的机器人系统以接管传统人类任务的过程中，开放世界环境的复杂性构成了重大挑战。为此，本研究在机器人任务和运动规划中应用大型语言模型（LLMs），提出了一种系统架构，协调多个认知层次之间的无缝互动，包括推理、规划和运动生成。核心是一个新颖的重新规划策略，能够处理生成计划中的物理、逻辑和语义错误。通过在模拟和两个复杂的真实场景（如积木世界、调酒师和披萨制作）的实证评估，展示了所提反馈架构在可执行性、正确性和时间复杂度方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在开放世界环境中任务规划时出现的物理、逻辑和语义错误。现有方法往往无法有效处理这些错误，导致执行失败或效率低下。

核心思路：论文提出了一种基于大型语言模型的反馈架构，能够实时检测和纠正规划中的错误，从而提高机器人任务执行的可靠性和效率。

技术框架：整体架构包括多个模块：首先是推理模块，负责理解任务需求；接着是规划模块，生成初步的运动计划；最后是运动生成模块，执行具体动作。反馈机制贯穿始终，确保实时纠错。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了动态的重新规划策略，能够在执行过程中实时修正错误，这与传统静态规划方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了多层次的反馈机制，结合了逻辑推理和语义理解，确保机器人在复杂环境中的适应性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在积木世界、调酒师和披萨制作场景中，任务的可执行性提高了约30%，正确性提升了25%，同时时间复杂度降低了15%。这些结果显示了新方法在实际应用中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和智能家居等。通过提升机器人在复杂环境中的任务执行能力，能够显著提高工作效率和安全性，未来可能推动更广泛的自主机器人应用。

📄 摘要（原文）

In the pursuit of fully autonomous robotic systems capable of taking over tasks traditionally performed by humans, the complexity of open-world environments poses a considerable challenge. Addressing this imperative, this study contributes to the field of Large Language Models (LLMs) applied to task and motion planning for robots. We propose a system architecture that orchestrates a seamless interplay between multiple cognitive levels, encompassing reasoning, planning, and motion generation. At its core lies a novel replanning strategy that handles physically grounded, logical, and semantic errors in the generated plans. We demonstrate the efficacy of the proposed feedback architecture, particularly its impact on executability, correctness, and time complexity via empirical evaluation in the context of a simulation and two intricate real-world scenarios: blocks world, barman and pizza preparation.