Hey Robot! Personalizing Robot Navigation through Model Predictive Control with a Large Language Model
作者: Diego Martinez-Baselga, Oscar de Groot, Luzia Knoedler, Javier Alonso-Mora, Luis Riazuelo, Luis Montano
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-20
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的MPC个性化机器人导航方法
🎯 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: 机器人导航 模型预测控制 大型语言模型 人机交互 个性化导航
📋 核心要点
- 现有机器人导航方法缺乏用户自定义行为的能力，难以适应不同场景的需求，例如医院需要更平稳的驾驶。
- 该方法利用视觉语言模型理解用户输入的自然语言指令或环境图像，并将其转化为模型预测控制器的参数配置。
- 实验结果表明，该方法能够在动态环境中安全有效地导航，并能根据用户指令调整机器人的运动行为。
📝 摘要（中文）
现有的机器人导航方法在仓库或医院等应用中，难以让终端用户配置机器人的行为和优先级，可能导致不良行为（例如在医院快速行驶）。本文提出了一种新颖的方法，基于终端用户提供的自然语言指令来调整机器人的运动行为。该零样本方法利用现有的视觉语言模型来解释用户文本查询或环境图像，并使用这些信息生成成本函数并重新配置模型预测控制器的参数，从而将用户的指令转化为机器人的运动行为。该方法能够安全有效地在动态和具有挑战性的环境中导航。通过大量的实验评估了该方法的各个组成部分，并在模拟和真实世界的地面机器人实验中，以及在各种环境和用户规范中，证明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人导航方法难以根据用户意图进行个性化配置，无法灵活适应不同场景的需求。例如，在医院等对安全性要求高的场景下，机器人可能仍然以较高的速度行驶，造成安全隐患。因此，需要一种能够理解用户指令并将其转化为机器人运动行为的方法。
核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）理解用户输入的自然语言指令或环境图像，并将这些信息转化为模型预测控制器（MPC）的成本函数和参数。通过这种方式，机器人可以根据用户的意图调整其运动行为，从而实现个性化导航。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 视觉语言模型：用于理解用户输入的自然语言指令或环境图像，并提取相关信息。2) 成本函数生成器：根据视觉语言模型的输出，生成MPC的成本函数。3) 模型预测控制器：根据成本函数和机器人动力学模型，计算出最优的控制指令。4) 机器人运动执行器：将控制指令转化为机器人的实际运动。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用大型语言模型实现了用户指令到机器人运动行为的零样本转换。与传统的基于规则或人工设计的成本函数的方法相比，该方法能够更好地理解用户的意图，并能够适应不同的场景和用户需求。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 如何选择合适的视觉语言模型，并对其进行微调，以提高其理解用户指令的准确性。2) 如何设计成本函数，使其能够反映用户的意图，并保证机器人的安全性。3) 如何优化MPC的参数，以提高其计算效率和控制精度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在模拟和真实世界的实验中都取得了良好的效果。实验结果表明，该方法能够根据用户指令调整机器人的运动行为，例如在医院环境中降低行驶速度，在拥挤环境中避开行人。此外，该方法还能够在动态环境中安全有效地导航，并能够处理复杂的场景和用户需求。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要个性化机器人导航的场景，例如医院、养老院、仓库、家庭服务等。通过自然语言指令，用户可以轻松地配置机器人的行为，使其更好地适应不同的环境和任务需求。该技术有望提升机器人服务的智能化水平，并拓展机器人的应用范围。
📄 摘要（原文）
Robot navigation methods allow mobile robots to operate in applications such as warehouses or hospitals. While the environment in which the robot operates imposes requirements on its navigation behavior, most existing methods do not allow the end-user to configure the robot's behavior and priorities, possibly leading to undesirable behavior (e.g., fast driving in a hospital). We propose a novel approach to adapt robot motion behavior based on natural language instructions provided by the end-user. Our zero-shot method uses an existing Visual Language Model to interpret a user text query or an image of the environment. This information is used to generate the cost function and reconfigure the parameters of a Model Predictive Controller, translating the user's instruction to the robot's motion behavior. This allows our method to safely and effectively navigate in dynamic and challenging environments. We extensively evaluate our method's individual components and demonstrate the effectiveness of our method on a ground robot in simulation and real-world experiments, and across a variety of environments and user specifications.