Autonomous Behavior Planning For Humanoid Loco-manipulation Through Grounded Language Model
作者: Jin Wang, Arturo Laurenzi, Nikos Tsagarakis
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-08-15
备注: Paper accepted by IROS 2024
💡 一句话要点
提出基于具身语言模型的类人机器人自主行为规划框架，用于复杂环境下的移动操作任务
🎯 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: 类人机器人 移动操作 自主行为规划 大型语言模型 具身智能
📋 核心要点
- 类人机器人在非结构化环境中自主执行移动操作任务极具挑战，现有方法难以有效规划长时程任务中的行为。
- 该论文提出了一种基于语言模型的框架，利用LLM的规划和推理能力，使机器人能够根据文本指令自主规划行为和纠正错误。
- 通过在模拟和真实环境中使用CENTAURO机器人进行实验，验证了该框架在机器人自主行为规划任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于语言模型的框架，旨在使类人机器人在非结构化环境中自主执行移动操作任务。该框架利用大型语言模型（LLM）强大的规划和推理能力，理解和处理语义信息，从而控制机器人完成任务。同时，该框架能够利用多模态输入进行分析判断和决策，以应对任务执行过程中出现的偏差。该框架允许机器人在给定的文本指令下自主规划行为和底层执行，并在观察到任务执行失败时进行纠正。为了系统地评估该框架，作者构建了机器人“动作”和“感知”行为库，并在模拟和真实环境中使用CENTAURO机器人进行了移动操作任务实验，验证了该方法在机器人自主行为规划中的有效性和应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在类人机器人移动操作任务中，尤其是在非结构化环境中，难以有效地进行长时程任务规划。机器人需要能够理解高级指令，规划可执行的动作序列，并能感知和纠正执行过程中的偏差。传统方法在处理复杂环境和语义信息方面存在局限性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解、推理和规划能力，将高级文本指令转化为机器人可执行的底层动作序列。通过结合多模态感知信息，LLM可以监控任务执行状态，并在出现偏差时进行纠正，从而实现自主行为规划。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 文本指令输入模块：接收用户给定的文本指令。2) LLM规划模块：利用LLM将文本指令转化为一系列机器人行为。3) 机器人行为库：包含机器人可执行的“动作”和“感知”行为。4) 任务执行模块：执行LLM规划的动作序列。5) 多模态感知模块：感知环境和机器人状态，并将信息反馈给LLM。6) 纠错模块：当感知到任务执行偏差时，LLM重新规划行为。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于类人机器人的移动操作任务中，并构建了一个完整的框架，实现了基于文本指令的自主行为规划和纠错。与传统方法相比，该方法能够更好地理解语义信息，处理复杂环境，并具有更强的泛化能力。
关键设计：论文构建了机器人“动作”和“感知”行为库，为LLM提供了可执行的动作单元。具体的LLM选择和prompt设计未知，但其目标是使LLM能够根据文本指令和感知信息，生成合理的动作序列。多模态感知模块的具体实现方式未知，但其需要能够提供足够的环境和机器人状态信息，以便LLM进行判断和纠错。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在模拟和真实环境中使用CENTAURO机器人进行了实验，验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够使机器人在给定的文本指令下自主规划行为，并在任务执行过程中进行纠错，成功完成移动操作任务。具体的性能数据和对比基线未知，但实验结果表明该方法具有实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要类人机器人进行移动操作的场景，例如：家庭服务、医疗辅助、工业自动化、灾难救援等。通过赋予机器人自主规划和纠错能力，可以显著提高机器人的工作效率和适应性，使其能够更好地完成复杂任务，并降低对人工干预的依赖。
📄 摘要（原文）
Enabling humanoid robots to perform autonomously loco-manipulation in unstructured environments is crucial and highly challenging for achieving embodied intelligence. This involves robots being able to plan their actions and behaviors in long-horizon tasks while using multi-modality to perceive deviations between task execution and high-level planning. Recently, large language models (LLMs) have demonstrated powerful planning and reasoning capabilities for comprehension and processing of semantic information through robot control tasks, as well as the usability of analytical judgment and decision-making for multi-modal inputs. To leverage the power of LLMs towards humanoid loco-manipulation, we propose a novel language-model based framework that enables robots to autonomously plan behaviors and low-level execution under given textual instructions, while observing and correcting failures that may occur during task execution. To systematically evaluate this framework in grounding LLMs, we created the robot 'action' and 'sensing' behavior library for task planning, and conducted mobile manipulation tasks and experiments in both simulated and real environments using the CENTAURO robot, and verified the effectiveness and application of this approach in robotic tasks with autonomous behavioral planning.