Creative Robot Tool Use with Large Language Models
作者: Mengdi Xu, Peide Huang, Wenhao Yu, Shiqi Liu, Xilun Zhang, Yaru Niu, Tingnan Zhang, Fei Xia, Jie Tan, Ding Zhao
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-19
备注: 19 pages, 14 figures, 2 tables
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出RoboTool以解决机器人工具创意使用问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人技术 工具使用 大型语言模型 任务规划 创造性应用
📋 核心要点
- 现有的任务与运动规划方法在处理复杂机器人任务时，往往依赖显式优化，缺乏灵活性和用户友好性。
- 本文提出的RoboTool系统利用大型语言模型，能够将自然语言指令转化为可执行的机器人控制代码，支持创造性工具使用。
- 通过广泛的实验验证，RoboTool在处理复杂任务时表现出色，能够应对传统方法难以实现的任务，显著扩展了机器人系统的能力。
📝 摘要（中文）
工具使用是高级智能的标志，体现在动物行为和机器人能力中。本文探讨了赋予机器人在隐含物理约束和长期规划任务中创造性使用工具的可行性。我们开发了RoboTool系统，能够接受自然语言指令并输出可执行代码，控制机器人在模拟和现实环境中执行任务。RoboTool包含四个关键组件：分析器、规划器、计算器和编码器。实验结果表明，RoboTool能够理解显性和隐性物理约束及环境因素，并展示创造性工具使用，提供了一种比传统任务与运动规划方法更灵活、高效和用户友好的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在复杂任务中创造性使用工具的能力，现有方法在处理隐含物理约束和长期规划时存在局限性。
核心思路：通过结合大型语言模型，RoboTool能够理解自然语言指令，并将其转化为机器人可执行的控制代码，从而实现创造性工具使用。
技术框架：RoboTool系统包含四个主要模块：分析器（解析自然语言）、规划器（生成策略）、计算器（计算参数）和编码器（生成Python代码）。
关键创新：RoboTool的创新在于其基于大型语言模型的灵活性，区别于传统的任务与运动规划方法，提供了一种更高效的解决方案。
关键设计：系统设计中，分析器提取任务相关概念，规划器生成全面策略，计算器负责技能参数计算，编码器将计划转化为可执行代码，确保了系统的高效性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboTool在处理复杂任务时的成功率显著高于传统方法，能够有效应对隐含物理约束，展示出创造性工具使用的能力，扩展了机器人系统的应用范围。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和家庭助理等。通过赋予机器人创造性工具使用能力，可以显著提升其在复杂环境中的适应性和执行效率，推动机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Tool use is a hallmark of advanced intelligence, exemplified in both animal behavior and robotic capabilities. This paper investigates the feasibility of imbuing robots with the ability to creatively use tools in tasks that involve implicit physical constraints and long-term planning. Leveraging Large Language Models (LLMs), we develop RoboTool, a system that accepts natural language instructions and outputs executable code for controlling robots in both simulated and real-world environments. RoboTool incorporates four pivotal components: (i) an "Analyzer" that interprets natural language to discern key task-related concepts, (ii) a "Planner" that generates comprehensive strategies based on the language input and key concepts, (iii) a "Calculator" that computes parameters for each skill, and (iv) a "Coder" that translates these plans into executable Python code. Our results show that RoboTool can not only comprehend explicit or implicit physical constraints and environmental factors but also demonstrate creative tool use. Unlike traditional Task and Motion Planning (TAMP) methods that rely on explicit optimization, our LLM-based system offers a more flexible, efficient, and user-friendly solution for complex robotics tasks. Through extensive experiments, we validate that RoboTool is proficient in handling tasks that would otherwise be infeasible without the creative use of tools, thereby expanding the capabilities of robotic systems. Demos are available on our project page: https://creative-robotool.github.io/.