Real-Time Anomaly Detection and Reactive Planning with Large Language Models
作者: Rohan Sinha, Amine Elhafsi, Christopher Agia, Matthew Foutter, Edward Schmerling, Marco Pavone
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2024-07-11
备注: Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2024
💡 一句话要点
提出基于LLM嵌入空间的实时异常检测与反应式规划框架，提升机器人系统安全性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 异常检测 反应式规划 机器人控制 模型预测控制
📋 核心要点
- 现有机器人系统难以有效检测和应对分布外异常情况，尤其是在计算资源受限的实时场景下。
- 该论文提出一种两阶段推理框架，利用快速异常分类器和慢速后备方案选择器，在LLM嵌入空间中进行异常检测和反应式规划。
- 实验表明，该方法在资源和时间约束下，能够有效提高动态机器人系统（如四旋翼飞行器和自动驾驶汽车）的安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的实时异常检测和反应式规划框架，旨在解决机器人系统在分布外（out-of-distribution）场景下的失效问题。该框架包含两个阶段：首先，一个快速的二元异常分类器在LLM嵌入空间中分析观测数据；如果检测到异常，则触发一个较慢的后备方案选择阶段，该阶段利用生成式LLM的推理能力。这两个阶段对应于模型预测控制策略中的分支点，该策略维护多个后备计划的可行性，以应对慢速推理器的延迟，从而确保安全性。实验表明，即使使用相对较小的语言模型，我们的快速异常分类器也优于最先进的GPT模型的自回归推理。这使得我们的运行时监控器能够在资源和时间约束下提高动态机器人系统（如四旋翼飞行器或自动驾驶汽车）的可信度。相关视频可在项目页面上找到：https://sites.google.com/view/aesop-llm。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人系统在实际应用中，由于环境变化或未知情况导致的分布外异常问题。现有方法，特别是直接使用大型语言模型进行推理，计算开销巨大，难以满足实时性要求，并且缺乏安全保障，容易导致系统失效。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM的zero-shot泛化能力，构建一个快速且准确的异常检测器，并在检测到异常时，触发一个更复杂的、基于LLM推理的后备方案选择机制。通过这种两阶段的推理框架，在保证实时性的前提下，充分利用LLM的强大推理能力，从而提高机器人系统的鲁棒性和安全性。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 快速异常分类器：该模块在LLM嵌入空间中对观测数据进行快速二元分类，判断是否存在异常。2) 后备方案选择器：当异常分类器检测到异常时，该模块利用生成式LLM的推理能力，选择合适的后备方案。3) 模型预测控制（MPC）：MPC策略维护多个后备计划的可行性，并根据异常检测结果和后备方案选择结果，动态调整控制策略，确保系统安全。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个两阶段的推理框架，将快速异常检测和慢速后备方案选择相结合，从而在实时性和推理能力之间取得了平衡。此外，论文还提出了一种基于LLM嵌入空间的异常检测方法，该方法能够有效利用LLM的zero-shot泛化能力，提高异常检测的准确性。
关键设计：快速异常分类器可能采用简单的线性分类器或支持向量机（SVM），在预先计算好的LLM嵌入空间中进行训练。后备方案选择器可能使用prompt engineering技术，引导LLM生成合适的后备方案。MPC策略需要仔细设计，以确保在切换到后备方案时，系统能够保持稳定和安全。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的快速异常分类器在性能上优于直接使用GPT模型进行自回归推理的方法，即使使用相对较小的语言模型也能取得更好的效果。这表明该方法在计算资源受限的场景下具有显著优势。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种动态机器人系统，如四旋翼飞行器、自动驾驶汽车、服务机器人等。通过实时检测和应对异常情况，可以显著提高这些系统的安全性、可靠性和鲁棒性，使其能够在更加复杂的环境中安全稳定地运行。该技术还有潜力应用于工业自动化、智能交通等领域。
📄 摘要（原文）
Foundation models, e.g., large language models (LLMs), trained on internet-scale data possess zero-shot generalization capabilities that make them a promising technology towards detecting and mitigating out-of-distribution failure modes of robotic systems. Fully realizing this promise, however, poses two challenges: (i) mitigating the considerable computational expense of these models such that they may be applied online, and (ii) incorporating their judgement regarding potential anomalies into a safe control framework. In this work, we present a two-stage reasoning framework: First is a fast binary anomaly classifier that analyzes observations in an LLM embedding space, which may then trigger a slower fallback selection stage that utilizes the reasoning capabilities of generative LLMs. These stages correspond to branch points in a model predictive control strategy that maintains the joint feasibility of continuing along various fallback plans to account for the slow reasoner's latency as soon as an anomaly is detected, thus ensuring safety. We show that our fast anomaly classifier outperforms autoregressive reasoning with state-of-the-art GPT models, even when instantiated with relatively small language models. This enables our runtime monitor to improve the trustworthiness of dynamic robotic systems, such as quadrotors or autonomous vehicles, under resource and time constraints. Videos illustrating our approach in both simulation and real-world experiments are available on this project page: https://sites.google.com/view/aesop-llm.