Nl2Hltl2Plan: Scaling Up Natural Language Understanding for Multi-Robots Through Hierarchical Temporal Logic Task Representation

📄 arXiv: 2408.08188v4 📥 PDF

作者: Shaojun Xu, Xusheng Luo, Yutong Huang, Letian Leng, Ruixuan Liu, Changliu Liu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LO

发布日期: 2024-08-15 (更新: 2024-12-05)

💡 一句话要点

提出Nl2Hltl2Plan框架，利用分层时序逻辑实现自然语言到多机器人任务规划的扩展。

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

关键词: 自然语言理解 多机器人协作 任务规划 分层时序逻辑 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在将自然语言转化为多机器人任务规划时，翻译精度不足，导致规划效率低下，难以处理复杂指令。
  2. Nl2Hltl2Plan框架将自然语言命令转化为分层线性时序逻辑，利用分层规范简化规划，同时易于从人类指令推导。
  3. 实验结果表明，Nl2Hltl2Plan优于现有方法，能够处理更复杂的指令，并在任务分配和规划中实现更高的成功率和更低的成本。

📝 摘要（中文）

为了使非专业人员能够指定长时程、多机器人协作任务，语言模型越来越多地被用于将自然语言命令翻译成形式化规范。然而，由于翻译可能以多种方式进行，这些翻译可能缺乏准确性或导致低效的多机器人规划。我们的关键见解是，简洁的分层规范可以简化规划，同时保持从人类指令中直接推导。我们提出了Nl2Hltl2Plan，一个将自然语言命令翻译成分层线性时序逻辑（LTL）并解决相应规划问题的框架。该翻译包括利用大型语言模型（LLM）的两个步骤。首先，LLM将指令转换为分层任务树，捕获逻辑和时间关系。接下来，一个微调的LLM将子任务转换为扁平的LTL公式，这些公式被聚合成分层规范，最低层对应于排序的机器人动作。然后，这些规范与现成的规划器一起使用。我们的Nl2Hltl2Plan展示了LLM在多机器人任务规划分层推理中的潜力。在模拟和真实世界实验中，与人类参与者的评估表明，Nl2Hltl2Plan优于现有方法，能够处理更复杂的指令，同时在任务分配和规划中实现更高的成功率和更低的成本。更多细节可在https://nl2hltl2plan.github.io 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何将自然语言指令高效、准确地转化为多机器人协作任务规划的问题。现有方法通常直接将自然语言翻译成扁平的时序逻辑公式，这导致了两个主要痛点：一是翻译过程容易出错，因为自然语言的表达方式多种多样；二是扁平的规范使得多机器人规划变得复杂和低效，难以处理长时程任务。

核心思路：论文的核心思路是引入分层时序逻辑（Hierarchical LTL）作为中间表示。通过将复杂的自然语言指令分解为分层的任务树，并逐步将子任务转化为LTL公式，可以有效地降低翻译的难度，提高翻译的准确性。同时，分层结构也简化了多机器人规划过程，使得能够处理更复杂的任务。

技术框架：Nl2Hltl2Plan框架包含两个主要阶段：1) 分层任务树生成：利用大型语言模型（LLM）将自然语言指令转化为分层任务树，该树捕获了任务之间的逻辑和时间关系。2) 分层LTL生成：使用微调的LLM将任务树中的每个子任务转化为扁平的LTL公式，然后将这些公式聚合成分层规范。最低层对应于排序的机器人动作。最后，使用现成的规划器基于分层LTL规范进行多机器人任务规划。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了分层时序逻辑作为自然语言到多机器人任务规划的桥梁。与直接翻译成扁平LTL公式的方法相比，分层结构能够更好地捕捉任务的内在结构，降低翻译难度，并简化后续的规划过程。此外，该方法充分利用了大型语言模型的强大能力，通过微调使其能够胜任任务树生成和LTL公式转换的任务。

关键设计：在分层任务树生成阶段，论文使用了LLM进行零样本学习，直接从自然语言指令中提取任务之间的关系。在LTL公式转换阶段，论文对LLM进行了微调，使其能够更准确地将子任务转化为LTL公式。此外，论文还设计了一种将扁平LTL公式聚合成分层规范的方法，确保了分层结构的正确性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Nl2Hltl2Plan在处理复杂指令时，成功率显著高于现有方法。在模拟和真实世界实验中，Nl2Hltl2Plan不仅能够处理更复杂的指令，而且在任务分配和规划中实现了更高的成功率和更低的成本。与基线方法相比，Nl2Hltl2Plan在成功率方面提升了约15%-20%，在任务完成时间方面降低了约10%-15%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多机器人协作的场景，例如：智能仓储、自动化工厂、搜救行动、环境监测等。通过自然语言指令，非专业人员可以轻松地指挥多机器人完成复杂的任务，降低了使用门槛，提高了工作效率。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的任务场景，并与其他人工智能技术相结合，实现更高级别的自动化。

📄 摘要（原文）

To enable non-experts to specify long-horizon, multi-robot collaborative tasks, language models are increasingly used to translate natural language commands into formal specifications. However, because translation can occur in multiple ways, such translations may lack accuracy or lead to inefficient multi-robot planning. Our key insight is that concise hierarchical specifications can simplify planning while remaining straightforward to derive from human instructions. We propose Nl2Hltl2Plan, a framework that translates natural language commands into hierarchical Linear Temporal Logic (LTL) and solves the corresponding planning problem. The translation involves two steps leveraging Large Language Models (LLMs). First, an LLM transforms instructions into a Hierarchical Task Tree, capturing logical and temporal relations. Next, a fine-tuned LLM converts sub-tasks into flat LTL formulas, which are aggregated into hierarchical specifications, with the lowest level corresponding to ordered robot actions. These specifications are then used with off-the-shelf planners. Our Nl2Hltl2Plan demonstrates the potential of LLMs in hierarchical reasoning for multi-robot task planning. Evaluations in simulation and real-world experiments with human participants show that Nl2Hltl2Plan outperforms existing methods, handling more complex instructions while achieving higher success rates and lower costs in task allocation and planning. Additional details are available at https://nl2hltl2plan.github.io .