A Survey of Language-Based Communication in Robotics

📄 arXiv: 2406.04086v4 📥 PDF

作者: William Hunt, Sarvapali D. Ramchurn, Mohammad D. Soorati

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-06 (更新: 2025-02-04)

备注: Links to each paper and, if available, source code are made available at the accompanying site: https://sooratilab.com/publications/papers/2024/A-Survey-of-Language-BasedCommunication-in-Robotics.php

💡 一句话要点

综述：基于语言的机器人通信方法，探索语言模型在机器人控制中的应用

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

关键词: 机器人控制 自然语言处理 语言模型 人机交互 多机器人协同 具身智能 任务规划

📋 核心要点

  1. 具身智能机器人需要能够理解和生成自然语言，以便与人类和其他机器人进行有效沟通和协作。
  2. 本文综述了语言模型在机器人控制中的应用，并根据语言在控制流程中的不同角色进行分类，例如任务分配、信息传递和内部规划。
  3. 该综述探讨了基于语言的机器人的各种应用，并指出了当前研究的局限性和挑战，为未来发展方向提供了指导。

📝 摘要（中文）

能够与环境和邻近机器人交互的具身机器人正日益成为开发人工智能的试验平台。这催生了对能够处理包括文本在内的不同类型信息的多模态机器人控制器的需求。大型语言模型能够处理和生成文本、视听数据，以及最近的机器人动作。语言模型正越来越多地应用于机器人系统；这些基于语言的机器人以各种方式利用语言模型的力量。此外，语言的使用为人-机器人团队成员之间的多种信息交换形式打开了大门。本综述旨在推动语言模型在机器人技术中的应用，并根据语言融入整体控制流程的部分来划分工作。语言可以被人类用来任务机器人，被机器人用来通知人类，在机器人之间作为类人通信媒介，以及在机器人内部用于规划和控制。本文探讨了基于语言的机器人的应用，并讨论了许多局限性和挑战，以总结语言机器人未来发展所需的改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法在处理复杂任务和多模态信息时面临挑战，尤其是在人机协作和多机器人协同方面。传统的机器人控制方法难以理解人类的自然语言指令，也难以用自然语言向人类解释其行为。此外，机器人之间的通信通常依赖于预定义的协议，缺乏灵活性和可扩展性。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，将自然语言融入机器人控制流程的各个环节。通过语言，人类可以更自然地与机器人交互，机器人可以更好地理解任务目标和环境信息，并与其他机器人进行更有效的通信。这种方法旨在提高机器人的自主性、适应性和协作能力。

技术框架：该综述将基于语言的机器人控制方法按照语言在控制流程中的角色进行分类，包括：1) 人类向机器人下达任务指令；2) 机器人向人类传递信息；3) 机器人之间进行类人通信；4) 机器人内部进行规划和控制。每个类别下又细分了不同的具体方法和技术。整体框架关注语言在机器人控制中的不同应用场景和作用。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地梳理了语言模型在机器人控制中的应用，并提出了一个基于语言角色的分类框架。这有助于研究人员更好地理解现有方法，并发现未来的研究方向。此外，该综述还强调了语言在提高机器人自主性和协作能力方面的重要性。

关键设计：具体的技术细节因应用场景而异。例如，在人类向机器人下达任务指令的场景中，可能需要使用自然语言处理技术（如语义解析、命名实体识别）将人类的指令转换为机器人可以理解的动作序列。在机器人之间进行通信的场景中，可能需要设计一种基于语言的通信协议，以实现高效的信息交换。损失函数和网络结构的选择取决于具体的任务和数据集。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

该综述全面回顾了基于语言的机器人通信领域的研究进展，并对现有方法的优缺点进行了深入分析。通过对不同方法的比较，该综述揭示了语言模型在机器人控制中的巨大潜力，并指出了未来研究的重点方向，例如：如何提高语言模型的鲁棒性和泛化能力，如何将语言模型与机器人感知和运动控制模块更好地集成，以及如何设计更加安全和可靠的人机交互界面。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如：智能家居、工业自动化、医疗保健、搜索救援等。通过自然语言交互，机器人可以更好地服务于人类，提高工作效率和生活质量。此外，该研究还有助于推动人机协作和多机器人协同技术的发展，为构建更加智能和自主的机器人系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Embodied robots which can interact with their environment and neighbours are increasingly being used as a test case to develop Artificial Intelligence. This creates a need for multimodal robot controllers that can operate across different types of information, including text. Large Language Models are able to process and generate textual as well as audiovisual data and, more recently, robot actions. Language Models are increasingly being applied to robotic systems; these Language-Based robots leverage the power of language models in a variety of ways. Additionally, the use of language opens up multiple forms of information exchange between members of a human-robot team. This survey motivates the use of language models in robotics, and then delineates works based on the part of the overall control flow in which language is incorporated. Language can be used by human to task a robot, by a robot to inform a human, between robots as a human-like communication medium, and internally for a robot's planning and control. Applications of language-based robots are explored, and numerous limitations and challenges are discussed to provide a summary of the development needed for the future of language-based robotics.