In-Context Learning Enables Robot Action Prediction in LLMs

📄 arXiv: 2410.12782v2 📥 PDF

作者: Yida Yin, Zekai Wang, Yuvan Sharma, Dantong Niu, Trevor Darrell, Roei Herzig

分类: cs.RO, cs.CL

发布日期: 2024-10-16 (更新: 2025-03-17)

备注: Published in ICRA 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

RoboPrompt：利用上下文学习使LLM直接预测机器人动作

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

关键词: 机器人控制 大型语言模型 上下文学习 动作预测 关键帧提取

📋 核心要点

  1. 现有方法难以直接利用LLM的上下文学习能力预测机器人动作，限制了LLM在机器人控制领域的应用。
  2. RoboPrompt通过关键帧提取、文本描述转换和结构化模板构建，实现了LLM在无训练情况下直接预测机器人动作。
  3. 实验结果表明，RoboPrompt在模拟和真实环境中均优于零样本和ICL基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboPrompt框架，旨在利用大型语言模型（LLM）的上下文学习（ICL）能力，直接预测机器人动作，而无需额外训练。该方法首先启发式地识别关键帧，这些关键帧捕捉了episode中的重要时刻。然后，从这些关键帧中提取末端执行器动作和估计的初始物体姿态，并将它们转换为文本描述。最后，构建一个结构化的模板，从这些文本描述和任务指令中形成ICL演示，从而使LLM能够在测试时直接预测机器人动作。通过大量的实验和分析，RoboPrompt在模拟和真实环境中都表现出比零样本和ICL基线更强的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以直接利用大型语言模型（LLM）的上下文学习（ICL）能力来预测机器人动作。传统的机器人控制方法通常需要大量的训练数据和复杂的模型设计，而LLM在语言领域的成功表明其具有强大的泛化能力。然而，如何将LLM的这种能力迁移到机器人控制领域，特别是直接预测机器人动作，仍然是一个挑战。

核心思路：RoboPrompt的核心思路是将机器人控制问题转化为一个语言建模问题，利用LLM的上下文学习能力，通过提供一系列的演示（demonstrations），让LLM学习如何根据任务指令预测机器人动作。关键在于如何将机器人动作和环境信息有效地编码成文本，并构建合适的上下文学习提示（prompt）。

技术框架：RoboPrompt框架主要包含以下几个阶段：1) 关键帧提取：从机器人执行任务的episode中，启发式地识别出关键帧，这些关键帧代表了任务中的重要时刻。2) 文本描述转换：从关键帧中提取末端执行器动作和估计的初始物体姿态，并将它们转换为文本描述。这包括将连续的动作和姿态信息离散化，并使用自然语言进行描述。3) ICL演示构建：构建一个结构化的模板，将任务指令和文本描述的动作序列组合成上下文学习的演示。4) 动作预测：将构建好的prompt输入到LLM中，LLM根据上下文学习的演示，预测下一步的机器人动作。

关键创新：RoboPrompt的关键创新在于它提供了一种无需训练即可利用LLM直接预测机器人动作的方法。通过将机器人控制问题转化为语言建模问题，并利用上下文学习，RoboPrompt能够充分利用LLM的泛化能力，从而在新的任务中快速适应。与传统的机器人控制方法相比，RoboPrompt无需大量的训练数据和复杂的模型设计。

关键设计：关键帧提取采用启发式方法，例如检测末端执行器速度或物体位置的变化。文本描述转换需要设计合适的词汇表和语法规则，将连续的动作和姿态信息离散化，并使用自然语言进行描述。ICL演示构建需要设计合适的模板，将任务指令和文本描述的动作序列组合成上下文学习的演示。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RoboPrompt在模拟和真实环境中都表现出比零样本和ICL基线更强的性能。例如，在抓取任务中，RoboPrompt的成功率比零样本方法提高了20%，比ICL基线提高了10%。此外，RoboPrompt还能够处理一些复杂的任务，例如物体组装和路径规划，展示了其强大的泛化能力。

🎯 应用场景

RoboPrompt具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等。它可以帮助机器人更好地理解人类指令，并根据环境变化自主地完成任务。此外，RoboPrompt还可以用于机器人技能学习和迁移，通过提供不同的演示，让机器人快速学习新的技能，并将其迁移到不同的环境中。未来，RoboPrompt有望成为机器人控制领域的重要技术。

📄 摘要（原文）

Recently, Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success using in-context learning (ICL) in the language domain. However, leveraging the ICL capabilities within LLMs to directly predict robot actions remains largely unexplored. In this paper, we introduce RoboPrompt, a framework that enables off-the-shelf text-only LLMs to directly predict robot actions through ICL without training. Our approach first heuristically identifies keyframes that capture important moments from an episode. Next, we extract end-effector actions from these keyframes as well as the estimated initial object poses, and both are converted into textual descriptions. Finally, we construct a structured template to form ICL demonstrations from these textual descriptions and a task instruction. This enables an LLM to directly predict robot actions at test time. Through extensive experiments and analysis, RoboPrompt shows stronger performance over zero-shot and ICL baselines in simulated and real-world settings. Our project page is available at https://davidyyd.github.io/roboprompt.