Automatic Behavior Tree Expansion with LLMs for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2409.13356v1 📥 PDF

作者: Jonathan Styrud, Matteo Iovino, Mikael Norrlöf, Mårten Björkman, Christian Smith

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-20

备注: Submitted to ICRA 2025

💡 一句话要点

提出基于LLM的BETR-XP-LLM方法，自动扩展行为树以增强机器人操作能力

🎯 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: 机器人操作 行为树 大型语言模型 动态规划 自动化控制

📋 核心要点

  1. 机器人操作系统需要易于配置，以适应新任务和不可预测的环境，同时保持策略的透明性和可验证性。
  2. BETR-XP-LLM方法利用LLM在规划和执行过程中解决任务规划器无法处理的错误，从而动态扩展和配置行为树。
  3. 实验证明，该方法能够有效解决多种任务和故障，并能持续更新策略以应对未来类似问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BEhavior TRee eXPansion with Large Language Models (BETR-XP-LLM) 的方法，用于动态且自动地扩展和配置行为树，作为机器人控制策略。该方法利用大型语言模型（LLM）来解决任务规划器能力之外的错误，包括规划和执行阶段。实验结果表明，该方法能够解决各种任务和失败情况，并永久更新策略，以便在未来处理类似问题。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作任务的规划器在面对新任务或复杂环境时，常常难以处理超出其预设能力范围的错误和异常情况。传统的行为树策略虽然具有透明性和可验证性，但其配置和扩展通常需要人工干预，难以适应动态变化的环境。因此，如何自动扩展和配置行为树，使其能够应对各种任务和失败情况，是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和泛化能力，使其能够理解任务目标、识别错误类型，并生成相应的行为树节点来扩展现有策略。通过将LLM集成到机器人控制系统中，可以实现对行为树的动态调整和优化，从而提高机器人的适应性和鲁棒性。

技术框架：BETR-XP-LLM方法的整体框架包含以下几个主要模块：1) 任务规划器：负责生成初始的行为树策略；2) 错误检测模块：在规划和执行过程中检测错误和异常情况；3) LLM推理模块：利用LLM分析错误类型，并生成相应的行为树节点；4) 行为树扩展模块：将LLM生成的节点添加到现有行为树中，形成新的控制策略；5) 策略更新模块：将成功解决问题的策略永久保存，以便在未来处理类似问题。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM引入到机器人控制系统中，实现了行为树的自动扩展和配置。与传统的基于规则或学习的方法相比，BETR-XP-LLM能够更好地理解任务目标和环境信息，并生成更具泛化能力的控制策略。此外，该方法还能够持续学习和更新策略，从而提高机器人的适应性和鲁棒性。

关键设计：LLM推理模块是该方法的核心组成部分。该模块需要设计合适的prompt，以便引导LLM生成有效的行为树节点。此外，还需要设计合适的策略更新机制，以便将成功解决问题的策略永久保存。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了BETR-XP-LLM方法在解决各种任务和失败情况方面的有效性。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但论文强调该方法能够永久更新策略，以便在未来处理类似问题，这表明该方法具有较强的学习能力和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如自动化装配、物流搬运、家庭服务等。通过自动扩展行为树，机器人可以更好地适应复杂和动态的环境，提高工作效率和可靠性。未来，该方法有望进一步推广到其他类型的机器人控制系统，例如无人驾驶、智能制造等领域。

📄 摘要（原文）

Robotic systems for manipulation tasks are increasingly expected to be easy to configure for new tasks or unpredictable environments, while keeping a transparent policy that is readable and verifiable by humans. We propose the method BEhavior TRee eXPansion with Large Language Models (BETR-XP-LLM) to dynamically and automatically expand and configure Behavior Trees as policies for robot control. The method utilizes an LLM to resolve errors outside the task planner's capabilities, both during planning and execution. We show that the method is able to solve a variety of tasks and failures and permanently update the policy to handle similar problems in the future.