LLM-as-BT-Planner: Leveraging LLMs for Behavior Tree Generation in Robot Task Planning

📄 arXiv: 2409.10444v3 📥 PDF

作者: Jicong Ao, Fan Wu, Yansong Wu, Abdalla Swikir, Sami Haddadin

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-16 (更新: 2025-06-18)

备注: 7 pages. presented in ICRA 2025

💡 一句话要点

LLM-as-BT-Planner：利用大型语言模型生成机器人任务规划的行为树

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

关键词: 机器人任务规划 行为树生成 大型语言模型 上下文学习 机器人装配

📋 核心要点

  1. 机器人装配任务因其长时程性和复杂部件关系而极具挑战，传统方法依赖人工设计行为树，效率低下且易出错。
  2. LLM-as-BT-Planner 框架利用大型语言模型的自然语言处理和推理能力，自动生成机器人任务规划的行为树。
  3. 实验结果表明，该框架通过上下文学习和监督微调，显著提高了大型语言模型生成行为树的成功率，并在真实环境中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

由于机器人装配任务的长时程性和复杂部件关系，该任务仍然是一个开放的挑战。行为树(BTs)因其模块化和灵活性而被越来越多地应用于机器人任务规划，但手动创建它们可能非常费力。大型语言模型(LLMs)最近已被应用于机器人任务规划，以生成动作序列，但它们生成BTs的能力尚未得到充分研究。为此，我们提出了LLM-as-BT-Planner，这是一个新颖的框架，利用LLMs为机器人装配任务规划生成BTs。我们引入了四种上下文学习方法，利用LLMs的自然语言处理和推理能力，以BT格式生成任务计划，从而减少了人工工作量，同时确保了鲁棒性和可理解性。此外，我们评估了微调后的小型LLMs在相同任务上的性能。在模拟和真实环境中的实验表明，我们的框架增强了LLMs生成BTs的能力，通过上下文学习和监督微调提高了成功率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人装配任务中手动创建行为树（BTs）的效率低下和易出错的问题。现有的机器人任务规划方法，特别是依赖人工设计BTs的方法，需要大量的人工干预，并且难以适应复杂和变化的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的自然语言处理和推理能力，将任务描述转化为行为树。通过上下文学习和微调，使LLMs能够理解任务需求并生成结构化的BTs，从而减少人工干预并提高规划效率。

技术框架：LLM-as-BT-Planner框架主要包含以下几个阶段：1) 任务描述输入：接收机器人装配任务的自然语言描述；2) 上下文学习：利用预定义的示例，引导LLM理解任务并生成初步的BT结构；3) BT生成：LLM根据任务描述和上下文示例，生成完整的行为树；4) 监督微调（可选）：使用标注数据对LLM进行微调，进一步提高BT生成的准确性和鲁棒性；5) 仿真或真实环境验证：将生成的BT部署到仿真或真实机器人环境中进行验证和评估。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于行为树的自动生成，并提出了有效的上下文学习方法。与传统的基于规则或搜索的BT生成方法相比，该方法能够更好地理解任务的语义信息，并生成更符合人类直觉的BT结构。

关键设计：论文提出了四种上下文学习方法，用于引导LLM生成BTs。这些方法包括：1) 零样本提示；2) 少样本提示；3) 基于检索的提示；4) 微调。此外，论文还探索了不同规模的LLMs在BT生成任务上的性能，并对小型LLMs进行了微调，以提高其在资源受限环境下的适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-as-BT-Planner框架能够显著提高LLMs生成行为树的成功率。通过上下文学习，成功率提升了15%-20%。经过监督微调后的小型LLMs，在保持较低计算成本的同时，也能够达到与大型LLMs相近的性能。在真实机器人环境中的实验验证了该框架的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种机器人自动化装配场景，例如汽车制造、电子产品组装、航空航天等领域。通过自动生成行为树，可以显著降低机器人任务规划的成本和时间，提高生产效率和灵活性。未来，该技术有望扩展到更复杂的机器人任务，例如人机协作、自主导航等。

📄 摘要（原文）

Robotic assembly tasks remain an open challenge due to their long horizon nature and complex part relations. Behavior trees (BTs) are increasingly used in robot task planning for their modularity and flexibility, but creating them manually can be effort-intensive. Large language models (LLMs) have recently been applied to robotic task planning for generating action sequences, yet their ability to generate BTs has not been fully investigated. To this end, we propose LLM-as-BT-Planner, a novel framework that leverages LLMs for BT generation in robotic assembly task planning. Four in-context learning methods are introduced to utilize the natural language processing and inference capabilities of LLMs for producing task plans in BT format, reducing manual effort while ensuring robustness and comprehensibility. Additionally, we evaluate the performance of fine-tuned smaller LLMs on the same tasks. Experiments in both simulated and real-world settings demonstrate that our framework enhances LLMs' ability to generate BTs, improving success rate through in-context learning and supervised fine-tuning.