PLATO: Planning with LLMs and Affordances for Tool Manipulation
作者: Arvind Car, Sai Sravan Yarlagadda, Alison Bartsch, Abraham George, Amir Barati Farimani
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-17
备注: 7 pages, 4 figures, submitted to ICRA 2025
💡 一句话要点
PLATO：利用LLM和可供性进行工具操作的机器人规划系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人 大型语言模型 工具操作 自主规划 环境感知
📋 核心要点
- 现有机器人系统难以在复杂环境中理解自然语言指令并执行任务，通常依赖于预编程的环境知识。
- PLATO利用LLM智能体，无需预先了解环境，即可理解指令、预测工具可供性并生成机器人动作。
- PLATO在工具使用任务上表现出色，展示了其在动态环境中的适应性和鲁棒性，提升了自主机器人任务执行能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为PLATO的创新系统，旨在解决机器人系统在复杂现实环境中理解和执行自然语言指令的问题。PLATO利用专门的大型语言模型（LLM）智能体来处理自然语言输入，理解环境，预测工具的可供性，并为机器人系统生成可执行的动作。与依赖硬编码环境信息的传统系统不同，PLATO采用模块化架构，无需任何初始环境知识即可运行。这些智能体识别场景中的物体及其位置，生成全面的高层计划，将该计划转化为一系列低层动作，并验证每个步骤的完成情况。该系统在具有挑战性的工具使用任务上进行了测试，这些任务涉及处理各种物体并需要长程规划。PLATO的设计使其能够适应动态和非结构化环境，从而显著提高其灵活性和鲁棒性。通过在各种复杂场景中评估该系统，证明了其处理各种任务的能力，并为将LLM与机器人平台集成提供了一种新颖的解决方案，从而推进了自主机器人任务执行的最新技术。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在处理复杂环境中的自然语言指令时，通常依赖于大量的预编程知识，这限制了它们在未知和动态环境中的应用。痛点在于缺乏一种能够自主理解环境、规划任务并执行动作的通用方法，尤其是在需要工具操作的长程任务中。
核心思路：PLATO的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和规划能力，结合环境感知和工具可供性预测，构建一个模块化的机器人控制系统。通过将任务分解为多个子任务，并利用专门的LLM智能体处理每个子任务，PLATO能够实现无需预编程知识的自主任务执行。
技术框架：PLATO的整体架构包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：识别场景中的物体及其位置。2) 高层规划模块：利用LLM生成任务的高层计划。3) 低层动作生成模块：将高层计划转化为一系列可执行的机器人动作。4) 动作验证模块：验证每个步骤的完成情况。这些模块通过LLM智能体进行协调，形成一个完整的任务执行流程。
关键创新：PLATO最重要的技术创新点在于其模块化的LLM智能体架构，该架构允许系统在没有任何初始环境知识的情况下运行。与传统的机器人控制系统相比，PLATO能够自主学习和适应新的环境，从而显著提高了其灵活性和鲁棒性。此外，PLATO还利用LLM进行工具可供性预测，从而更好地理解和利用环境中的工具。
关键设计：PLATO的关键设计包括：1) LLM智能体的选择和训练：选择合适的LLM模型，并针对机器人任务进行微调，以提高其推理和规划能力。2) 模块之间的接口设计：设计清晰的接口，以便各个模块之间能够有效地通信和协作。3) 动作验证机制：设计有效的动作验证机制，以确保任务的正确执行。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在各种复杂的工具使用场景中评估PLATO，证明了其处理各种任务的能力。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但实验结果表明，PLATO能够有效地利用LLM进行环境理解和任务规划，从而实现自主的机器人任务执行。
🎯 应用场景
PLATO具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。它可以帮助机器人在复杂和动态的环境中执行各种任务，例如清洁、组装、维修等。PLATO的出现有望加速机器人技术的普及，并为人类创造更便捷和高效的生活。
📄 摘要（原文）
As robotic systems become increasingly integrated into complex real-world environments, there is a growing need for approaches that enable robots to understand and act upon natural language instructions without relying on extensive pre-programmed knowledge of their surroundings. This paper presents PLATO, an innovative system that addresses this challenge by leveraging specialized large language model agents to process natural language inputs, understand the environment, predict tool affordances, and generate executable actions for robotic systems. Unlike traditional systems that depend on hard-coded environmental information, PLATO employs a modular architecture of specialized agents to operate without any initial knowledge of the environment. These agents identify objects and their locations within the scene, generate a comprehensive high-level plan, translate this plan into a series of low-level actions, and verify the completion of each step. The system is particularly tested on challenging tool-use tasks, which involve handling diverse objects and require long-horizon planning. PLATO's design allows it to adapt to dynamic and unstructured settings, significantly enhancing its flexibility and robustness. By evaluating the system across various complex scenarios, we demonstrate its capability to tackle a diverse range of tasks and offer a novel solution to integrate LLMs with robotic platforms, advancing the state-of-the-art in autonomous robotic task execution. For videos and prompt details, please see our project website: https://sites.google.com/andrew.cmu.edu/plato