Enabling robots to follow abstract instructions and complete complex dynamic tasks
作者: Ruaridh Mon-Williams, Gen Li, Ran Long, Wenqian Du, Chris Lucas
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-06-17
💡 一句话要点
提出结合LLM、知识库与力觉/视觉反馈的机器人控制框架，解决复杂动态任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人控制 大型语言模型 知识库 力觉反馈 视觉反馈 长时程任务 不确定性环境
📋 核心要点
- 现有机器人系统难以理解高级人类指令，并在动态环境中执行复杂任务，例如精确地将水倒入移动的杯子。
- 该方法结合LLM、知识库和集成力觉/视觉反馈，将抽象指令转化为可执行步骤，并能应对执行过程中的不确定性。
- 通过咖啡制作和盘子装饰等实验，验证了该框架在处理复杂任务和应对环境扰动方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的机器人控制框架，旨在解决家庭厨房等不可预测环境中完成复杂任务的挑战。该框架结合了大型语言模型（LLM）、精选知识库以及集成力觉和视觉反馈（IFVF）。通过利用GPT-4分析用户指令和环境，并生成代码访问函数数据库，该方法能够将抽象指令转化为可执行步骤。每个步骤都通过检索增强泛化，从知识库中提取IFVF相关示例来生成定制代码。IFVF使机器人能够在执行过程中响应噪声和扰动。通过咖啡制作和盘子装饰等任务，验证了该方法的有效性，这些任务的各个组成部分，如倾倒和抽屉打开，都受益于不同的反馈类型和方法。这项研究标志着在可扩展、高效的机器人框架方面取得了显著进展，能够胜任不确定环境中的复杂任务。相关视频和开源代码将在论文接收后发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人难以理解抽象指令并在复杂、动态环境中完成长时程任务的问题。现有方法通常难以处理环境中的不确定性，并且缺乏将高级指令转化为低级动作的有效机制。例如，如何让机器人理解“做一杯热饮”并执行倒水、开抽屉等一系列动作，同时应对杯子移动、水流不稳等扰动，是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）理解人类指令，并结合知识库和集成力觉/视觉反馈（IFVF）来生成可执行的机器人控制代码。通过检索增强泛化，从知识库中提取与当前任务相关的IFVF示例，从而使机器人能够适应不同的任务和环境。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) LLM指令解析模块，使用GPT-4分析用户指令和环境信息；2) 知识库，包含大量预先定义的机器人控制函数和IFVF示例；3) 代码生成模块，根据LLM的解析结果，从知识库中检索相关示例，并生成定制的机器人控制代码；4) IFVF执行模块，利用力觉和视觉传感器反馈，实时调整机器人的动作，以应对环境中的不确定性。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM、知识库和IFVF有机结合，实现了一种从抽象指令到具体动作的端到端控制框架。与传统方法相比，该方法能够更好地理解人类意图，并能更有效地应对环境中的不确定性。此外，通过检索增强泛化，该方法能够快速适应新的任务和环境。
关键设计：知识库的设计至关重要，需要包含足够多的机器人控制函数和IFVF示例，以覆盖各种可能的任务和环境。检索增强泛化的具体实现方式（例如，使用何种相似度度量方法）也会影响最终的性能。此外，力觉和视觉传感器的选择和配置，以及IFVF控制算法的设计，也是关键的技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过咖啡制作和盘子装饰两个复杂任务验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够成功地将抽象指令转化为可执行的机器人动作，并能有效地应对环境中的不确定性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但实验结果表明该方法具有很强的泛化能力和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。例如，可以帮助老年人完成日常家务，提高生产效率，或辅助医生进行手术操作。未来，该技术有望实现更智能、更灵活的机器人系统，从而更好地服务于人类社会。
📄 摘要（原文）
Completing complex tasks in unpredictable settings like home kitchens challenges robotic systems. These challenges include interpreting high-level human commands, such as "make me a hot beverage" and performing actions like pouring a precise amount of water into a moving mug. To address these challenges, we present a novel framework that combines Large Language Models (LLMs), a curated Knowledge Base, and Integrated Force and Visual Feedback (IFVF). Our approach interprets abstract instructions, performs long-horizon tasks, and handles various uncertainties. It utilises GPT-4 to analyse the user's query and surroundings, then generates code that accesses a curated database of functions during execution. It translates abstract instructions into actionable steps. Each step involves generating custom code by employing retrieval-augmented generalisation to pull IFVF-relevant examples from the Knowledge Base. IFVF allows the robot to respond to noise and disturbances during execution. We use coffee making and plate decoration to demonstrate our approach, including components ranging from pouring to drawer opening, each benefiting from distinct feedback types and methods. This novel advancement marks significant progress toward a scalable, efficient robotic framework for completing complex tasks in uncertain environments. Our findings are illustrated in an accompanying video and supported by an open-source GitHub repository (released upon paper acceptance).