CoT-TL: Low-Resource Temporal Knowledge Representation of Planning Instructions Using Chain-of-Thought Reasoning
作者: Kumar Manas, Stefan Zwicklbauer, Adrian Paschke
分类: cs.RO, cs.CL, cs.FL, cs.LG
发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-09-27)
备注: Proceedings of the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024), Abu Dhabi 14-18 October 2024
DOI: 10.1109/IROS58592.2024.10801817
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出CoT-TL以解决低资源环境下规划指令的知识表示问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 线性时序逻辑 自然语言处理 上下文学习 自主代理 模型检查 数据高效 链式推理
📋 核心要点
- 现有方法在处理不确定自然语言指令时，通常依赖大量微调数据，导致在低资源环境下表现不佳。
- CoT-TL通过上下文学习框架，将自然语言指令高效转换为LTL表示，增强了生成过程的透明性与合理性。
- 在三个不同数据集上，CoT-TL在低数据场景下实现了最先进的准确性，且无需微调或中间翻译，显著提升了性能。
📝 摘要（中文）
自主代理常面临解读不确定自然语言指令以进行规划任务的挑战。将这些指令表示为线性时序逻辑（LTL）使规划者能够合成可操作的计划。我们提出了CoT-TL，这是一种数据高效的上下文学习框架，用于将自然语言规范转换为LTL表示。CoT-TL通过扩展链式推理和语义角色，解决了大型语言模型通常依赖于大量微调数据的局限性，从而增强了LTL生成的透明性和合理性，提升了用户信任。CoT-TL在低数据场景下的三个不同数据集上实现了最先进的准确性，超越了现有方法，且无需微调或中间翻译。为了提高可靠性并减少幻觉，我们引入模型检查来验证生成的LTL输出的语法。最后，我们通过将CoT-TL集成到四旋翼无人机中，验证了其在基于自然语言指令的多步骤无人机规划中的实用性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决自主代理在低资源环境下解读自然语言规划指令的困难，现有方法通常依赖于大量的微调数据，导致在数据稀缺时的表现不理想。
核心思路：CoT-TL框架通过上下文学习，将自然语言指令直接转换为LTL表示，利用链式推理和语义角色的扩展，提升了生成过程的透明性和合理性，从而增强用户信任。
技术框架：CoT-TL的整体架构包括自然语言输入模块、链式推理模块、LTL生成模块和模型检查模块。自然语言输入模块负责接收用户指令，链式推理模块通过推理生成LTL表示，LTL生成模块负责输出最终的LTL格式，而模型检查模块则验证生成的LTL语法的正确性。
关键创新：CoT-TL的主要创新在于其数据高效的上下文学习能力，能够在没有大量微调的情况下，直接从自然语言生成LTL表示，这与传统方法依赖大量数据的方式有本质区别。
关键设计：在模型设计上，CoT-TL采用了特定的损失函数来优化LTL生成的准确性，并通过模型检查技术确保生成结果的语法正确性，此外，网络结构经过精心设计，以适应低资源环境下的学习需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CoT-TL在三个不同数据集上实现了最先进的准确性，特别是在低数据场景下，超越了现有方法，且无需微调或中间翻译。通过引入模型检查，显著提高了生成LTL输出的可靠性，减少了幻觉现象。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能家居系统和无人机规划等。通过将自然语言指令转化为可执行的LTL表示，CoT-TL能够在多种场景中提高自主代理的决策能力和执行效率，未来可能在智能系统的普及和应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Autonomous agents often face the challenge of interpreting uncertain natural language instructions for planning tasks. Representing these instructions as Linear Temporal Logic (LTL) enables planners to synthesize actionable plans. We introduce CoT-TL, a data-efficient in-context learning framework for translating natural language specifications into LTL representations. CoT-TL addresses the limitations of large language models, which typically rely on extensive fine-tuning data, by extending chain-of-thought reasoning and semantic roles to align with the requirements of formal logic creation. This approach enhances the transparency and rationale behind LTL generation, fostering user trust. CoT-TL achieves state-of-the-art accuracy across three diverse datasets in low-data scenarios, outperforming existing methods without fine-tuning or intermediate translations. To improve reliability and minimize hallucinations, we incorporate model checking to validate the syntax of the generated LTL output. We further demonstrate CoT-TL's effectiveness through ablation studies and evaluations on unseen LTL structures and formulas in a new dataset. Finally, we validate CoT-TL's practicality by integrating it into a QuadCopter for multi-step drone planning based on natural language instructions. Project details: \href{https://github.com/kumarmanas/TAMP_COT_TL}{https://github.com/kumarmanas/TAMP_COT_TL}