Language models are robotic planners: reframing plans as goal refinement graphs
作者: Ateeq Sharfuddin, Travis Breaux
分类: cs.RO
发布日期: 2024-07-22
备注: 7 pages, 3 figures, RSS 2024 SemRob Workshop
💡 一句话要点
利用目标细化图改进LLM的机器人规划能力，提升程序正确性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人规划 大型语言模型 目标建模 步骤细化图 程序正确性
📋 核心要点
- 现有方法生成的机器人程序正确率低，无法满足实际应用需求。
- 将软件工程中的目标建模技术引入LLM，生成步骤细化图指导机器人规划。
- 实验表明，该方法生成的程序在人类评估下具有更高的正确性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在机器人规划和执行方面的成功应用，有望实现众多现实世界任务的自动化。最近的研究表明，LLM中蕴含的知识可用于在交互式的具身环境中做出目标驱动的决策。然而，LLM生成的程序的正确性显著下降。本文应用软件工程中的目标建模技术到生成机器人规划的LLM中。具体来说，提示LLM为任务生成一个步骤细化图。然后评估从该细化图转换而来的程序的可执行性和正确性。与之前的工作相比，该方法生成的程序在人类判断下更正确。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在机器人规划中生成的程序正确性不足的问题。现有的方法虽然能够利用LLM的知识进行目标驱动的决策，但在实际执行过程中，生成的程序往往存在错误，导致任务失败。这种低正确率限制了LLM在机器人领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是将软件工程中的目标建模技术引入LLM的机器人规划过程中。具体来说，不是直接让LLM生成完整的程序，而是引导LLM生成一个步骤细化图（step refinement graph），该图描述了任务目标如何逐步分解为更小的、可执行的子目标。通过这种方式，将复杂的规划任务分解为更易于管理和验证的步骤，从而提高最终程序的正确性。
技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 任务定义：明确机器人需要完成的任务。2) 目标细化图生成：提示LLM根据任务定义生成步骤细化图，该图表示任务目标及其子目标的分解关系。3) 程序转换：将步骤细化图转换为可执行的机器人程序。4) 程序评估：评估生成程序的正确性和可执行性。评估方式包括模拟环境测试和人工评估。
关键创新：最重要的技术创新点在于将目标建模的思想引入LLM的机器人规划。与直接生成程序相比，生成步骤细化图能够更好地利用LLM的知识，并提供更清晰的规划结构，从而提高程序的正确性。这种方法将规划过程分解为更小的、可验证的步骤，降低了出错的风险。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM生成高质量的步骤细化图。2) 图到程序的转换规则：定义一套规则，将步骤细化图自动转换为可执行的机器人程序。3) 评估指标：设计合适的评估指标，用于衡量生成程序的正确性和可执行性。这些指标包括任务完成率、错误率和人工评估得分。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了该方法的有效性。与直接使用LLM生成程序相比，使用步骤细化图的方法显著提高了生成程序的正确性。具体来说，在人工评估中，使用该方法生成的程序获得了更高的评分，表明其生成的程序更符合人类的预期，并且更易于理解和执行。具体的性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人自主规划和执行任务的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。通过提高机器人程序的正确性和可靠性，可以减少人工干预，提高工作效率，并扩展机器人的应用范围。未来，该方法可以与其他技术结合，例如强化学习和模仿学习，进一步提升机器人的智能水平。
📄 摘要（原文）
Successful application of large language models (LLMs) to robotic planning and execution may pave the way to automate numerous real-world tasks. Promising recent research has been conducted showing that the knowledge contained in LLMs can be utilized in making goal-driven decisions that are enactable in interactive, embodied environments. Nonetheless, there is a considerable drop in correctness of programs generated by LLMs. We apply goal modeling techniques from software engineering to large language models generating robotic plans. Specifically, the LLM is prompted to generate a step refinement graph for a task. The executability and correctness of the program converted from this refinement graph is then evaluated. The approach results in programs that are more correct as judged by humans in comparison to previous work.