Creating and Repairing Robot Programs in Open-World Domains

📄 arXiv: 2410.18893v1 📥 PDF

作者: Claire Schlesinger, Arjun Guha, Joydeep Biswas

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-10-24

备注: Under review at ACL Rolling Review

💡 一句话要点

RoboRepair：利用LLM生成机器人程序并进行错误恢复，提升开放世界任务的鲁棒性

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

关键词: 机器人程序修复 大型语言模型 开放世界 错误恢复 自主机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法难以应对LLM生成机器人程序中的错误，这些错误源于指令歧义、任务误解或环境信息缺失。
  2. RoboRepair通过追踪程序执行过程，并在出错时利用LLM生成恢复程序，避免重复已成功执行的步骤。
  3. 实验表明，RoboRepair能够有效地恢复机器人程序，并在包含多种错误类型的基准测试中表现良好。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboRepair，一个利用大型语言模型（LLM）在开放世界中创建和修复机器人程序的系统。LLM能够根据自然语言生成机器人程序，从而使机器人系统能够完成更多样化的任务。然而，LLM生成的程序可能存在缺陷，这可能是由于指令中的歧义、对所需任务的误解或缺少关于世界状态的信息。当程序运行时，世界的状态会发生变化，并且机器人会收集新的信息。当发生故障时，从当前世界状态恢复并避免重复先前成功完成的步骤至关重要。RoboRepair系统能够追踪程序执行直到发生错误，然后运行LLM生成的恢复程序，该程序旨在最大限度地减少重复动作。为了评估该系统的有效性，作者创建了一个基准测试，包含11个具有各种错误条件的任务，这些任务需要生成恢复程序。作者将恢复程序的效率与具有未来错误先验知识的oracle构建的计划进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM生成的机器人程序在开放世界环境中执行时，由于各种原因（如指令歧义、环境信息缺失等）可能出现的错误恢复问题。现有方法通常难以有效地从错误中恢复，并且可能重复执行已经完成的步骤，导致效率低下。

核心思路：RoboRepair的核心思路是利用LLM的强大生成能力，在程序执行出错时，根据当前的程序执行状态和环境信息，动态生成一个恢复程序。该恢复程序的目标是最小化重复动作，从而高效地完成剩余的任务。

技术框架：RoboRepair系统主要包含以下几个阶段：1) 程序生成：使用LLM根据自然语言指令生成初始的机器人程序。2) 程序执行与监控：执行生成的程序，并监控程序的执行状态。3) 错误检测：当程序执行出错时，检测错误类型和发生位置。4) 恢复程序生成：利用LLM，根据当前的程序执行状态、环境信息和错误信息，生成一个恢复程序。5) 恢复程序执行：执行生成的恢复程序，完成剩余的任务。

关键创新：RoboRepair的关键创新在于其能够利用LLM动态生成恢复程序，从而能够灵活地应对各种未知的错误情况。与传统的预定义恢复策略相比，RoboRepair具有更强的适应性和鲁棒性。此外，RoboRepair还通过最小化重复动作来提高恢复效率。

关键设计：在恢复程序生成阶段，RoboRepair使用LLM时，会将当前的程序执行状态、环境信息和错误信息作为prompt输入给LLM，并要求LLM生成一个能够完成剩余任务的程序。为了最小化重复动作，RoboRepair会记录已经成功执行的步骤，并在生成恢复程序时避免重复这些步骤。具体的LLM选择和prompt设计是影响RoboRepair性能的关键因素。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

论文通过实验验证了RoboRepair的有效性。在包含11个任务的基准测试中，RoboRepair能够有效地恢复机器人程序，并在效率上接近于具有未来错误先验知识的oracle。实验结果表明，RoboRepair能够显著提高机器人在开放世界环境中的任务完成率和效率。

🎯 应用场景

RoboRepair技术可应用于各种需要机器人自主执行任务的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、以及搜索救援机器人等。该技术能够提高机器人在复杂、动态环境中的鲁棒性和可靠性，使其能够更好地完成各种任务。未来，该技术有望推动机器人技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Using Large Language Models (LLMs) to produce robot programs from natural language has allowed for robot systems that can complete a higher diversity of tasks. However, LLM-generated programs may be faulty, either due to ambiguity in instructions, misinterpretation of the desired task, or missing information about the world state. As these programs run, the state of the world changes and they gather new information. When a failure occurs, it is important that they recover from the current world state and avoid repeating steps that they they previously completed successfully. We propose RoboRepair, a system which traces the execution of a program up until error, and then runs an LLM-produced recovery program that minimizes repeated actions. To evaluate the efficacy of our system, we create a benchmark consisting of eleven tasks with various error conditions that require the generation of a recovery program. We compare the efficiency of the recovery program to a plan built with an oracle that has foreknowledge of future errors.