SPINE: Online Semantic Planning for Missions with Incomplete Natural Language Specifications in Unstructured Environments
作者: Zachary Ravichandran, Varun Murali, Mariliza Tzes, George J. Pappas, Vijay Kumar
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-10-03 (更新: 2025-03-21)
备注: Accepted to the International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出SPINE以解决不完整自然语言任务规划问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 在线规划 自然语言处理 大型语言模型 机器人技术 语义推理 动态环境 任务执行
📋 核心要点
- 现有的语义规划方法通常依赖于预构建的地图，无法有效处理不完整的自然语言任务描述。
- SPINE通过使用大型语言模型推理任务的隐含子任务，并在动态环境中在线规划和执行这些任务，克服了现有方法的局限性。
- 在模拟和真实环境中，SPINE的效率是现有方法的两倍，且用户交互需求更少，不需要完整地图。
📝 摘要（中文）
随着机器人能力的提升，用户希望以自然语言描述高层次任务，并让机器人推断相关细节。然而，在许多现实环境中，预构建地图难以获取，因此机器人需要在线进行映射和规划。现有的语义规划方法通常针对明确的任务，如物体搜索或探索，而缺乏对复杂任务和在线规划的考虑。SPINE是一种在线规划器，能够处理不完整的自然语言任务规范，通过大型语言模型推理出隐含的子任务，并在动态环境中实现这些子任务。实验表明，SPINE在复杂户外环境中表现出显著的效率提升。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在不完整自然语言任务规范下的在线任务规划问题。现有方法通常依赖于预构建地图，无法适应动态和复杂的环境。
核心思路：SPINE的核心思想是利用大型语言模型（LLM）推理出任务规范中隐含的子任务，并在动态环境中实时执行这些子任务。通过这种方式，SPINE能够在缺乏完整地图的情况下进行有效规划。
技术框架：SPINE的整体架构包括任务解析、子任务推理、在线规划和安全验证几个主要模块。首先，系统解析用户输入的自然语言任务，然后利用LLM推理出相关子任务，接着在动态环境中进行在线规划，并实时验证任务的安全性。
关键创新：SPINE的主要创新在于其结合了大型语言模型的推理能力与在线规划的框架，能够处理复杂的任务和动态环境。这与现有方法依赖于静态地图和明确任务描述的方式形成了鲜明对比。
关键设计：SPINE在设计上采用了递归视野框架，允许系统根据新的地图观察不断调整和优化任务执行。此外，系统的安全验证机制确保了在执行过程中不会发生潜在的危险情况。通过这些设计，SPINE实现了高效且安全的任务执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SPINE在复杂的户外环境中进行的实验表明，其在时间和距离上的效率是现有基线方法的两倍，且用户交互需求显著减少。此外，SPINE不依赖于完整地图，展现出更强的适应性和灵活性。
🎯 应用场景
SPINE的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括自主机器人、无人驾驶汽车和智能家居系统等。通过能够理解和执行自然语言任务，SPINE可以显著提升人机交互的效率和灵活性，推动智能机器人在复杂环境中的应用。未来，随着技术的进一步发展，SPINE可能在更多实际场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
As robots become increasingly capable, users will want to describe high-level missions and have robots infer the relevant details. Because pre-built maps are difficult to obtain in many realistic settings, accomplishing such missions will require the robot to map and plan online. While many semantic planning methods operate online, they are typically designed for well specified missions such as object search or exploration. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated powerful contextual reasoning abilities over a range of robotic tasks described in natural language. However, existing LLM-enabled planners typically do not consider online planning or complex missions; rather, relevant subtasks and semantics are provided by a pre-built map or a user. We address these limitations via SPINE, an online planner for missions with incomplete mission specifications provided in natural language. The planner uses an LLM to reason about subtasks implied by the mission specification and then realizes these subtasks in a receding horizon framework. Tasks are automatically validated for safety and refined online with new map observations. We evaluate SPINE in simulation and real-world settings with missions that require multiple steps of semantic reasoning and exploration in cluttered outdoor environments of over 20,000m$^2$. Compared to baselines that use existing LLM-enabled planning approaches, our method is over twice as efficient in terms of time and distance, requires less user interactions, and does not require a full map. Additional resources are provided at https://zacravichandran.github.io/SPINE.