Grounding Language Models in Autonomous Loco-manipulation Tasks

📄 arXiv: 2409.01326v1 📥 PDF

作者: Jin Wang, Nikos Tsagarakis

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-02

备注: Summit to ICRA@40. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2406.14655

💡 一句话要点

提出基于LLM的自主操作框架，解决人型机器人在复杂场景下的长时程任务规划问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人型机器人 自主操作 大型语言模型 强化学习 全身优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在人型机器人全身协调和任务规划方面研究不足，限制了其在复杂场景下执行长时程任务的潜力。
  2. 该论文提出结合强化学习、全身优化和大型语言模型，构建分层任务图，实现基于语言指令的自主操作。
  3. 在CENTAURO机器人上的实验验证了该框架的有效性，证明其能适应新的操作任务并具备高度自主性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，用于学习、选择和规划不同场景下的任务行为。该框架结合了强化学习（RL）与全身优化，以生成机器人运动并将其存储到运动库中。进一步利用大型语言模型（LLM）的规划和推理能力，构建一个分层任务图，该图包含一系列运动原语，以桥接底层执行与高层规划。在CENTAURO机器人上的仿真和真实世界实验表明，基于语言模型的规划器能够有效地适应新的操作任务，并在非结构化场景中从自由文本命令中展示高度自主性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人型机器人在复杂、非结构化环境中，如何根据自然语言指令自主完成长时程操作任务的问题。现有方法主要集中在机器人运动控制或单一任务规划上，缺乏对全身协调和任务分解的有效方法，难以应对涉及移动和操作的复杂任务。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大规划和推理能力，将复杂任务分解为一系列可执行的运动原语，并结合强化学习和全身优化生成相应的机器人动作。通过构建分层任务图，将高层规划与底层执行连接起来，实现自主操作。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 运动库构建：利用强化学习和全身优化生成机器人运动，并存储为运动原语。2) 任务图构建：利用LLM将自然语言指令解析为任务目标，并根据场景信息和运动库，构建分层任务图，确定任务执行顺序和所需运动原语。3) 运动执行：根据任务图，依次执行相应的运动原语，完成任务。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型引入到人型机器人的自主操作任务中，利用LLM的规划和推理能力，实现了从自然语言指令到机器人动作的自动转换。这种方法避免了传统方法中手动设计任务流程的繁琐过程，提高了机器人的自主性和适应性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 运动库的构建方式，需要选择合适的强化学习算法和奖励函数，以生成高质量的运动原语。2) LLM的prompt设计，需要设计合适的prompt，引导LLM生成合理的任务图。3) 任务图的表示方式，需要选择一种能够有效表达任务依赖关系和运动原语信息的表示方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在CENTAURO机器人上进行了仿真和真实世界实验，验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够根据自由文本命令，自主完成各种操作任务，例如：打开抽屉、放置物体等。与传统方法相比，该框架具有更高的自主性和适应性，能够更好地应对复杂、非结构化的环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人型机器人自主操作的场景，例如：灾难救援、医疗护理、智能家居、工业自动化等。通过自然语言指令，用户可以方便地让人型机器人完成各种复杂任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望推动人型机器人在日常生活中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots with behavioral autonomy have consistently been regarded as ideal collaborators in our daily lives and promising representations of embodied intelligence. Compared to fixed-based robotic arms, humanoid robots offer a larger operational space while significantly increasing the difficulty of control and planning. Despite the rapid progress towards general-purpose humanoid robots, most studies remain focused on locomotion ability with few investigations into whole-body coordination and tasks planning, thus limiting the potential to demonstrate long-horizon tasks involving both mobility and manipulation under open-ended verbal instructions. In this work, we propose a novel framework that learns, selects, and plans behaviors based on tasks in different scenarios. We combine reinforcement learning (RL) with whole-body optimization to generate robot motions and store them into a motion library. We further leverage the planning and reasoning features of the large language model (LLM), constructing a hierarchical task graph that comprises a series of motion primitives to bridge lower-level execution with higher-level planning. Experiments in simulation and real-world using the CENTAURO robot show that the language model based planner can efficiently adapt to new loco-manipulation tasks, demonstrating high autonomy from free-text commands in unstructured scenes.