Foundation Models for Autonomous Robots in Unstructured Environments

📄 arXiv: 2407.14296v2 📥 PDF

作者: Hossein Naderi, Alireza Shojaei, Lifu Huang

分类: cs.RO, cs.CL

发布日期: 2024-07-19 (更新: 2024-07-22)

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2312.07843, arXiv:2402.05741 by other authors

💡 一句话要点

探索具身智能：大型语言模型赋能非结构化环境下的自主机器人

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

关键词: 大型语言模型 自主机器人 非结构化环境 具身智能 人机交互

📋 核心要点

  1. 非结构化环境下的机器人应用面临高不确定性挑战，现有方法难以有效泛化。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的零样本泛化能力，为机器人提供在非结构化环境中自主作业的潜力。
  3. 研究系统性地评估了LLM在机器人和非结构化环境中的应用，并展望了未来发展方向。

📝 摘要（中文）

本研究旨在探讨在建筑工地等非结构化环境中，利用机器人实现自动化作业的可能性。由于此类环境的高度不确定性，机器人应用远不及结构化环境（如制造业）。近年来，预训练的基座模型，特别是大型语言模型（LLM），通过为训练数据中未出现的问题提供零样本解决方案，展现出卓越的泛化能力，为机器人进入非结构化环境提供了潜在方案。本研究从多维度视角考察了预训练基座模型的机遇与挑战，系统回顾了基座模型在机器人和非结构化环境中的应用，并结合了审慎行动理论。研究发现，LLM的语言能力在改善人机交互感知方面应用广泛。LLM在建筑领域的项目管理和安全，以及灾害管理中的自然灾害检测方面展现出更多应用。通过综合分析，我们将该领域目前的技术水平定位在自动化程度的五级量表中的有条件自动化级别。以此评估为基础，我们展望了未来场景、挑战和解决方案，旨在实现自主安全的非结构化环境。本研究可作为追踪未来进展的基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非结构化环境下机器人自主作业的问题。现有方法，如硬编码或在狭窄数据集上训练，难以应对非结构化环境中的高不确定性和复杂性，导致泛化能力不足。因此，如何利用新兴的基座模型，特别是大型语言模型（LLM），来提升机器人在这些环境中的适应性和自主性，是本研究的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是探索和评估大型语言模型（LLM）在非结构化环境下的机器人应用潜力。通过利用LLM的强大语言理解和生成能力，以及其零样本泛化能力，可以使机器人更好地理解环境、与人类交互、规划任务和应对突发事件。这种方法旨在克服传统机器人方法在非结构化环境中泛化能力不足的局限性。

技术框架：论文采用系统性的文献综述方法，首先分别回顾了基座模型在机器人领域和非结构化环境中的应用。然后，将这些发现与审慎行动理论相结合，分析了LLM在不同自动化级别上的应用现状。最后，基于现有技术水平的评估，展望了未来发展方向，并提出了相应的挑战和解决方案。整体框架包括文献调研、综合分析和未来展望三个主要阶段。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）应用于非结构化环境下的机器人自主作业，并从多维度视角系统性地评估了其潜力和挑战。此外，论文还结合了审慎行动理论，对现有技术水平进行了量化评估，并以此为基础提出了未来发展方向。这种综合性的研究方法为该领域的研究提供了新的视角和思路。

关键设计：论文没有涉及具体的模型设计或参数设置，而侧重于对现有研究的系统性回顾和综合分析。关键设计体现在研究框架的设计上，即首先分别回顾基座模型在机器人和非结构化环境中的应用，然后将这些发现与审慎行动理论相结合，最后基于现有技术水平的评估，展望未来发展方向。这种设计保证了研究的全面性和系统性。

📊 实验亮点

研究发现，LLM的语言能力在改善人机交互感知方面应用广泛，并在建筑领域的项目管理和安全，以及灾害管理中的自然灾害检测方面展现出更多应用。通过综合分析，该领域目前的技术水平被定位在自动化程度的五级量表中的有条件自动化级别，为未来发展提供了基准。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括建筑、灾害管理、农业等非结构化环境。通过利用LLM赋能的机器人，可以提高这些领域的自动化水平，降低人力成本，提升作业效率和安全性。未来，随着LLM技术的不断发展，有望实现更加智能和自主的机器人系统，从而更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Automating activities through robots in unstructured environments, such as construction sites, has been a long-standing desire. However, the high degree of unpredictable events in these settings has resulted in far less adoption compared to more structured settings, such as manufacturing, where robots can be hard-coded or trained on narrowly defined datasets. Recently, pretrained foundation models, such as Large Language Models (LLMs), have demonstrated superior generalization capabilities by providing zero-shot solutions for problems do not present in the training data, proposing them as a potential solution for introducing robots to unstructured environments. To this end, this study investigates potential opportunities and challenges of pretrained foundation models from a multi-dimensional perspective. The study systematically reviews application of foundation models in two field of robotic and unstructured environment and then synthesized them with deliberative acting theory. Findings showed that linguistic capabilities of LLMs have been utilized more than other features for improving perception in human-robot interactions. On the other hand, findings showed that the use of LLMs demonstrated more applications in project management and safety in construction, and natural hazard detection in disaster management. Synthesizing these findings, we located the current state-of-the-art in this field on a five-level scale of automation, placing them at conditional automation. This assessment was then used to envision future scenarios, challenges, and solutions toward autonomous safe unstructured environments. Our study can be seen as a benchmark to track our progress toward that future.