Deployment of Large Language Models to Control Mobile Robots at the Edge

📄 arXiv: 2405.17670v3 📥 PDF

作者: Pascal Sikorski, Leendert Schrader, Kaleb Yu, Lucy Billadeau, Jinka Meenakshi, Naveena Mutharasan, Flavio Esposito, Hadi AliAkbarpour, Madi Babaiasl

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-10-10)

💡 一句话要点

边缘端部署大语言模型控制移动机器人，探索离线人机交互

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 移动机器人 大型语言模型 边缘计算 人机交互 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人人机交互依赖云端LLM，存在网络依赖和延迟问题，限制了其在离线环境中的应用。
  2. 探索在边缘端部署LLM控制移动机器人，利用本地计算能力实现自主导航和任务执行，无需依赖云服务。
  3. 对比GPT-4-Turbo和量化版LLaMA 2在机器人控制任务中的性能，评估边缘端LLM的实用性和局限性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了通过自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）实现直观人机交互在移动机器人中的应用。该研究旨在探索这些技术在边缘部署中的可行性，从而消除对传统云依赖的需求。研究对比了需要云连接的GPT-4-Turbo与离线可用的LLaMA 2（LLaMA 2-7B.Q5 K M）量化版本的性能。结果表明，GPT-4-Turbo在准确解释和执行复杂命令方面表现更优，而LLaMA 2在命令执行的一致性和可靠性方面存在显著局限性。控制计算机与移动机器人之间的通信通过Raspberry Pi Pico W建立，它以无线方式接收来自计算机的命令（无需互联网依赖），并通过有线连接将命令传输到机器人的Arduino控制器。这项研究突出了在边缘端实施LLM和NLP的潜力和挑战，为未来完全自主和网络独立的机器人系统的研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有移动机器人控制系统通常依赖云端的大型语言模型，这导致了对网络连接的依赖，增加了延迟，并且在网络受限或无网络的环境中无法工作。此外，云端LLM的成本也较高。因此，需要研究如何在边缘端部署LLM，以实现自主、低延迟和低成本的机器人控制。

核心思路：本文的核心思路是将大型语言模型部署到移动机器人的边缘计算设备上，使其能够在本地处理自然语言指令并控制机器人的运动。通过对比云端LLM（GPT-4-Turbo）和边缘端LLM（量化版LLaMA 2）的性能，评估边缘端LLM在机器人控制任务中的可行性和局限性。量化降低了LLM的计算和存储需求，使其能够在资源有限的边缘设备上运行。

技术框架：该系统的整体架构包括以下几个主要模块：1) 用户通过自然语言输入指令；2) 指令被发送到控制计算机；3) 控制计算机上的LLM处理指令，生成机器人控制命令；4) 控制命令通过Raspberry Pi Pico W无线传输到机器人的Arduino控制器；5) Arduino控制器控制机器人的运动。GPT-4-Turbo在云端运行，而LLaMA 2在本地运行。Raspberry Pi Pico W负责建立控制计算机和机器人之间的无线通信。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了在边缘端部署大型语言模型以控制移动机器人的可行性。通过量化LLaMA 2，使其能够在资源有限的边缘设备上运行，从而实现了离线、低延迟的机器人控制。此外，该研究还对比了云端LLM和边缘端LLM在机器人控制任务中的性能差异。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 使用量化技术（Q5 K M）降低LLaMA 2的计算和存储需求；2) 使用Raspberry Pi Pico W建立控制计算机和机器人之间的无线通信；3) 设计实验评估GPT-4-Turbo和LLaMA 2在机器人控制任务中的性能，包括命令执行的准确性、一致性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4-Turbo在解释和执行复杂命令方面表现优于量化版LLaMA 2。然而，LLaMA 2在边缘端的部署实现了离线控制，尽管在命令执行的一致性和可靠性方面存在局限性。该研究为未来在资源受限的边缘设备上部署更强大的LLM以实现自主机器人控制奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在离线或网络受限环境中运行的移动机器人应用，例如：仓库自动化、灾难救援、家庭服务机器人等。通过在边缘端部署LLM，可以提高机器人的自主性和鲁棒性，降低对网络连接的依赖，并降低运营成本。未来，该技术有望推动机器人更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the possibility of intuitive human-robot interaction through the application of Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLMs) in mobile robotics. This work aims to explore the feasibility of using these technologies for edge-based deployment, where traditional cloud dependencies are eliminated. The study specifically contrasts the performance of GPT-4-Turbo, which requires cloud connectivity, with an offline-capable, quantized version of LLaMA 2 (LLaMA 2-7B.Q5 K M). These results show that GPT-4-Turbo delivers superior performance in interpreting and executing complex commands accurately, whereas LLaMA 2 exhibits significant limitations in consistency and reliability of command execution. Communication between the control computer and the mobile robot is established via a Raspberry Pi Pico W, which wirelessly receives commands from the computer without internet dependency and transmits them through a wired connection to the robot's Arduino controller. This study highlights the potential and challenges of implementing LLMs and NLP at the edge, providing groundwork for future research into fully autonomous and network-independent robotic systems. For video demonstrations and source code, please refer to: https://tinyurl.com/MobileRobotGPT4LLaMA2024.