Interactive Task Planning with Language Models
作者: Boyi Li, Philipp Wu, Pieter Abbeel, Jitendra Malik
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.HC
发布日期: 2023-10-16 (更新: 2025-02-08)
备注: Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出一种交互式任务规划框架以解决传统方法的局限性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 交互式任务规划 长时间任务 语言模型 视觉模型 机器人适应性 高层规划 低层技能执行
📋 核心要点
- 现有方法通常依赖于预定义模块，难以适应不同的任务和目标，限制了机器人的灵活性。
- 本文提出的框架通过结合高层规划与低层技能执行，利用预训练的视觉模型实现语言与场景的结合，简化了任务规划过程。
- 实验结果表明，该系统能够生成新颖的高层指令，并在用户请求变化时进行精确的重新规划，展现出良好的适应性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种交互式机器人框架，能够实现长时间任务规划，并在执行过程中轻松适应新的目标和不同任务。传统方法通常需要预定义的模块设计，难以泛化到不同目标。基于大型语言模型的方法虽然允许更开放的规划，但往往需要复杂的提示工程或特定领域的预训练模型。为此，本文提出了一种简单的框架，通过函数调用结合高层规划和低层技能执行，实现与语言模型的交互式任务规划。我们在制作奶茶的实际任务中验证了系统的鲁棒性，能够为未见目标生成新颖的高层指令，并成功完成用户任务。此外，当用户发送新请求时，系统能够根据新请求、任务指南和之前执行的步骤进行精确的重新规划。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统任务规划方法在面对新目标和任务时的局限性，特别是预定义模块设计导致的泛化困难。
核心思路：提出一种结合高层规划与低层技能执行的交互式框架，通过函数调用实现与语言模型的有效互动，简化了任务规划的复杂性。
技术框架：整体架构包括高层规划模块、低层技能执行模块和视觉模型模块。高层模块负责生成任务指令，低层模块执行具体操作，视觉模块则用于场景理解和语言的结合。
关键创新：本研究的创新点在于通过简单的函数调用实现高层与低层的无缝衔接，避免了复杂的提示工程，提升了系统的灵活性和适应性。
关键设计：在设计中，系统通过预训练的视觉模型进行场景理解，使用简单的任务指南替换不同任务，避免了额外的复杂参数设置和网络结构设计。该设计使得系统能够快速适应新任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，系统能够为未见目标生成新颖的高层指令，并在用户请求变化时进行精确的重新规划。与传统方法相比，系统在任务适应性和执行精度上有显著提升，展示了良好的实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、家庭自动化、教育机器人等。通过实现灵活的任务规划，机器人能够更好地满足用户需求，提升用户体验。未来，该框架有望在更广泛的领域中推广应用，推动人机交互的智能化进程。
📄 摘要（原文）
An interactive robot framework accomplishes long-horizon task planning and can easily generalize to new goals and distinct tasks, even during execution. However, most traditional methods require predefined module design, making it hard to generalize to different goals. Recent large language model based approaches can allow for more open-ended planning but often require heavy prompt engineering or domain specific pretrained models. To tackle this, we propose a simple framework that achieves interactive task planning with language models by incorporating both high-level planning and low-level skill execution through function calling, leveraging pretrained vision models to ground the scene in language. We verify the robustness of our system on the real world task of making milk tea drinks. Our system is able to generate novel high-level instructions for unseen objectives and successfully accomplishes user tasks. Furthermore, when the user sends a new request, our system is able to replan accordingly with precision based on the new request, task guidelines and previously executed steps. Our approach is easy to adapt to different tasks by simply substituting the task guidelines, without the need for additional complex prompt engineering. Please check more details on our https://wuphilipp.github.io/itp_site and https://youtu.be/TrKLuyv26_g.