LLM Granularity for On-the-Fly Robot Control
作者: Peng Wang, Mattia Robbiani, Zhihao Guo
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-06-20
💡 一句话要点
探索纯语言控制：评估LLM在视觉受限场景下对机器人的控制能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 机器人控制 辅助机器人 人机交互 语言理解
📋 核心要点
- 现有辅助机器人依赖视觉信息，但在视觉受限场景下表现不佳，纯语言控制成为潜在解决方案。
- 该研究探索了仅使用语言提示控制机器人的可行性，并评估了不同语言粒度对机器人控制的影响。
- 通过Sawyer和Turtlebot机器人实验，验证了纯语言控制在特定场景下的有效性和适应性。
📝 摘要（中文）
辅助机器人因其提升弱势群体生活质量的潜力而备受关注。计算机视觉、大型语言模型和机器人技术的融合，为辅助机器人引入了“视-语-动”模式，将视觉和语言融入其中，以实现主动和交互式辅助。由此产生了一个问题：在视觉信息不可靠或不可用的情况下，我们能否仅依靠语言来控制机器人，即“语-动”模式对于辅助机器人的可行性？本文旨在初步解答这个问题，通过：1) 评估辅助机器人对不同粒度语言提示的响应；2) 探索实时控制机器人的必要性和可行性。我们设计并对Sawyer协作机器人进行了实验以支持我们的论点。同时设计了一个Turtlebot机器人案例，以展示该解决方案在辅助机器人需要移动以提供帮助的场景中的适应性。代码将在GitHub上发布，以供社区参考。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在视觉信息不可靠或缺失的情况下，如何仅通过语言指令有效控制辅助机器人的问题。现有方法严重依赖视觉输入，一旦视觉信息受限，机器人的性能将大幅下降，无法提供可靠的辅助服务。因此，研究纯语言控制模式对于提升辅助机器人的鲁棒性和适用性至关重要。
核心思路：论文的核心思路是探索大型语言模型（LLM）在机器人控制中的潜力，特别是在视觉信息不足的情况下。通过设计不同粒度的语言提示，并观察机器人对这些提示的响应，来评估LLM在理解和执行指令方面的能力。这种方法旨在利用LLM强大的语言理解和推理能力，弥补视觉信息的缺失，实现更灵活和可靠的机器人控制。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 设计不同粒度的语言提示，例如高层指令（“去厨房”）和低层指令（“向左转30度”）；2) 使用LLM处理这些语言提示，将其转化为机器人可执行的动作指令；3) 在Sawyer协作机器人和Turtlebot机器人上进行实验，评估机器人在不同语言提示下的表现；4) 分析实验结果，评估纯语言控制模式的可行性和局限性。
关键创新：该研究的关键创新在于探索了纯语言控制模式在辅助机器人中的应用，并评估了不同粒度语言提示对机器人控制的影响。与传统的依赖视觉信息的机器人控制方法不同，该研究侧重于利用LLM的语言理解能力，实现更灵活和鲁棒的机器人控制。此外，该研究还设计了针对Sawyer和Turtlebot机器人的实验，验证了纯语言控制模式在不同机器人平台上的适用性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 语言提示的设计，需要覆盖不同粒度和复杂度的指令，以评估LLM的语言理解能力；2) 实验场景的设计，需要模拟真实的辅助机器人应用场景，例如在厨房中移动或执行特定任务；3) 评估指标的选择，需要能够量化机器人控制的准确性和效率，例如任务完成时间、路径长度等。具体的LLM选择、参数设置以及损失函数等细节在摘要中未提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过在Sawyer协作机器人和Turtlebot机器人上的实验，验证了纯语言控制模式的可行性。实验结果表明，在特定场景下，机器人可以通过语言指令完成任务，并且不同粒度的语言提示对机器人控制的性能有显著影响。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种辅助机器人场景，例如在光线不足或视觉遮挡的环境中，机器人可以通过语音指令帮助老年人或残疾人完成日常任务。此外，该研究还可以扩展到其他领域，例如在灾难救援或太空探索等场景中，机器人可以通过语言指令与人类协同工作，完成复杂的任务。
📄 摘要（原文）
Assistive robots have attracted significant attention due to their potential to enhance the quality of life for vulnerable individuals like the elderly. The convergence of computer vision, large language models, and robotics has introduced the
visuolinguomotor' mode for assistive robots, where visuals and linguistics are incorporated into assistive robots to enable proactive and interactive assistance. This raises the question: \textit{In circumstances where visuals become unreliable or unavailable, can we rely solely on language to control robots, i.e., the viability of thelinguomotor` mode for assistive robots?} This work takes the initial steps to answer this question by: 1) evaluating the responses of assistive robots to language prompts of varying granularities; and 2) exploring the necessity and feasibility of controlling the robot on-the-fly. We have designed and conducted experiments on a Sawyer cobot to support our arguments. A Turtlebot robot case is designed to demonstrate the adaptation of the solution to scenarios where assistive robots need to maneuver to assist. Codes will be released on GitHub soon to benefit the community.