LLM-based Robot Task Planning with Exceptional Handling for General Purpose Service Robots
作者: Ruoyu Wang, Zhipeng Yang, Zinan Zhao, Xinyan Tong, Zhi Hong, Kun Qian
分类: cs.RO
发布日期: 2024-05-24
💡 一句话要点
提出基于约束LLM提示和异常处理的机器人任务规划方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人任务规划 大型语言模型 LLM幻觉 约束提示 异常处理
📋 核心要点
- 通用服务机器人需要具备执行各种基本行为的能力，但现有方法难以直接从自然语言指令生成准确的动作序列。
- 本文提出一种基于约束LLM提示的任务规划方法，并结合异常处理模块，以解决LLM幻觉问题，确保生成结果在当前环境中可行。
- 实验表明，该方法在理解指令和执行任务方面表现出色，验证了其在机器人任务规划中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的机器人任务规划方法，旨在为通用服务机器人生成可执行的动作序列。该方法利用LLM直接从自然语言指令生成动作序列，无需额外的领域信息。为了解决LLM输出中存在的动作不准确和语言歧义问题，以及LLM幻觉导致的与现实世界不符的内容，本文提出了一种基于约束LLM提示方案的任务规划方法，并设计了一个异常处理模块，以确保LLM生成的结果在当前环境中是可接受的。在RoboCup@Home Command Generator生成的命令上进行的评估表明，该机器人能够出色地理解指令并执行任务。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在利用LLM进行机器人任务规划时，存在以下痛点：一是LLM生成的任务计划可能无法准确映射到可接受的机器人动作，包含语言歧义；二是LLM幻觉会导致生成内容与现实世界不符或与用户输入不一致，影响任务执行的可靠性。
核心思路：本文的核心思路是利用约束性的LLM提示，引导LLM生成更符合机器人动作规范的计划，并引入异常处理机制，检测和纠正LLM幻觉，确保生成的任务计划在实际环境中可行。通过约束提示减少歧义，通过异常处理提高鲁棒性。
技术框架：该方法包含两个主要模块：一是基于约束LLM提示的任务规划模块，负责从自然语言指令生成初始动作序列；二是异常处理模块，负责检测和纠正LLM幻觉，并确保生成的动作序列在当前环境中是可执行的。整体流程为：接收自然语言指令 -> 约束LLM提示生成动作序列 -> 异常处理模块检测与纠正 -> 执行动作序列。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了约束LLM提示方案，通过预定义的约束条件引导LLM生成更符合机器人动作规范的计划；2) 设计了异常处理模块，能够有效地检测和纠正LLM幻觉，提高任务规划的可靠性。与现有方法相比，该方法更注重解决LLM在机器人任务规划中存在的固有问题。
关键设计：约束LLM提示方案的具体实现方式未知，但可以推测其可能包含对动作词汇、动作顺序、环境约束等方面的限制。异常处理模块的具体实现方式也未知，但可能包含对LLM生成结果的合理性检查、与环境信息的对比验证等步骤。论文中未提供关于参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在RoboCup@Home Command Generator生成的命令上进行了评估，结果表明机器人能够出色地理解指令并执行任务。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果验证了该方法在机器人任务规划中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种通用服务机器人，例如家庭服务机器人、医疗辅助机器人、导览机器人等。通过提高机器人对自然语言指令的理解能力和任务执行的可靠性，可以显著提升机器人的实用性和用户体验，使其更好地服务于人类日常生活。
📄 摘要（原文）
The development of a general purpose service robot for daily life necessitates the robot's ability to deploy a myriad of fundamental behaviors judiciously. Recent advancements in training Large Language Models (LLMs) can be used to generate action sequences directly, given an instruction in natural language with no additional domain information. However, while the outputs of LLMs are semantically correct, the generated task plans may not accurately map to acceptable actions and might encompass various linguistic ambiguities. LLM hallucinations pose another challenge for robot task planning, which results in content that is inconsistent with real-world facts or user inputs. In this paper, we propose a task planning method based on a constrained LLM prompt scheme, which can generate an executable action sequence from a command. An exceptional handling module is further proposed to deal with LLM hallucinations problem. This module can ensure the LLM-generated results are admissible in the current environment. We evaluate our method on the commands generated by the RoboCup@Home Command Generator, observing that the robot demonstrates exceptional performance in both comprehending instructions and executing tasks.