Interactive Robot Learning from Verbal Correction
作者: Huihan Liu, Alice Chen, Yuke Zhu, Adith Swaminathan, Andrey Kolobov, Ching-An Cheng
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-26
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出OLAF系统以通过语言纠正实现机器人学习
🎯 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: 机器人学习 语言纠正 视觉运动策略 大型语言模型 自我改进 用户交互 长时间操作任务
📋 核心要点
- 现有的基于语言的机器人系统无法从用户的语言纠正中学习，导致其在执行任务时容易重复错误。
- 本研究提出的OLAF系统通过语言反馈更新机器人的行为策略，使其能够在实际操作中不断改进。
- 实验结果表明，OLAF在用户教导下执行长时间操作任务时，成功率平均提升了20.0%。
📝 摘要（中文）
随着机器人在家庭等非结构化环境中的应用日益增多，学习和改进行为的能力变得愈发重要。本研究设计了一种基于大型语言模型（LLM）的新学习系统OLAF，允许用户通过语言纠正来教导机器人。当机器人出现错误时，用户可以通过语言反馈进行纠正，例如“停止你正在做的事情，应该靠近杯子”。OLAF的一个关键特性是能够根据语言反馈更新机器人的视觉运动神经策略，以避免未来重复错误。这与现有的基于LLM的机器人系统不同，后者仅能执行语言命令或纠正，而无法从中学习。我们在实验中展示了该设计的有效性，用户教导机器人执行长时间的操作任务，在模拟和物理硬件上实现了平均20.0%的策略成功率提升。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有机器人系统无法通过用户的语言纠正进行学习的问题。现有方法仅能执行命令而无法从反馈中改进，导致机器人在复杂环境中的表现不佳。
核心思路：论文提出的OLAF系统通过集成大型语言模型，使机器人能够根据用户的语言反馈动态更新其行为策略，从而实现自我改进。这样的设计使得机器人在面对复杂任务时，能够更好地适应用户的需求。
技术框架：OLAF系统的整体架构包括用户输入模块、语言理解模块、策略更新模块和执行模块。用户通过语言输入与机器人互动，语言理解模块解析用户的反馈，策略更新模块根据反馈调整机器人的行为策略，最后执行模块负责执行更新后的策略。
关键创新：OLAF的最大创新在于其能够从语言反馈中学习并更新策略，而不仅仅是执行命令。这一特性使得机器人在实际应用中能够更灵活地适应用户的需求，显著提升了任务成功率。
关键设计：在设计中，OLAF采用了特定的损失函数来优化策略更新过程，并结合了深度学习网络结构以增强语言理解能力。参数设置经过多次实验验证，以确保系统在不同任务中的稳定性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，OLAF系统在用户教导下执行长时间操作任务时，策略成功率平均提升了20.0%。这一显著提升相较于传统的基于语言的机器人系统，展示了OLAF在学习和适应能力方面的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、教育机器人和医疗辅助机器人等。通过实现机器人在实际操作中的自我学习能力，OLAF系统能够提升机器人在复杂环境中的适应性和用户满意度，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The ability to learn and refine behavior after deployment has become ever more important for robots as we design them to operate in unstructured environments like households. In this work, we design a new learning system based on large language model (LLM), OLAF, that allows everyday users to teach a robot using verbal corrections when the robot makes mistakes, e.g., by saying "Stop what you're doing. You should move closer to the cup." A key feature of OLAF is its ability to update the robot's visuomotor neural policy based on the verbal feedback to avoid repeating mistakes in the future. This is in contrast to existing LLM-based robotic systems, which only follow verbal commands or corrections but not learn from them. We demonstrate the efficacy of our design in experiments where a user teaches a robot to perform long-horizon manipulation tasks both in simulation and on physical hardware, achieving on average 20.0% improvement in policy success rate. Videos and more results are at https://ut-austin-rpl.github.io/olaf/