SayComply: Grounding Field Robotic Tasks in Operational Compliance through Retrieval-Based Language Models
作者: Muhammad Fadhil Ginting, Dong-Ki Kim, Sung-Kyun Kim, Bandi Jai Krishna, Mykel J. Kochenderfer, Shayegan Omidshafiei, Ali-akbar Agha-mohammadi
分类: cs.RO
发布日期: 2024-11-18
💡 一句话要点
SayComply：通过检索式语言模型实现机器人任务在操作规范中的对齐
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人任务规划 操作规范 检索增强生成 大型语言模型 领域知识
📋 核心要点
- 现有机器人任务规划方法依赖于大型语言模型的常识知识，缺乏领域特定知识的对齐，难以适应不同场景的合规性需求。
- SayComply利用检索式语言模型，通过构建层次数据库并结合检索增强生成技术，实现机器人任务规划与操作规范的对齐。
- 实验结果表明，SayComply在需要精确上下文检索的真实场景中优于标准RAG方法，为机器人合规部署提供可扩展的解决方案。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决机器人如何在真实环境中执行任务时遵守操作手册的问题。在这种约束下进行任务规划对于在需要遵循特定领域知识的场景中实现机器人自主运行至关重要。目前生成机器人目标和计划的方法依赖于大型语言模型中编码的常识知识。然而，这些模型缺乏机器人计划与领域特定知识的对齐，并且不易在具有不同合规性需求的多个站点或客户之间转移。本文提出了SayComply，它通过基于检索的语言模型，使机器人任务规划与操作规范对齐。我们设计了一个操作、环境和机器人本体手册和程序的层次数据库，以便在LLM有限的上下文长度下有效检索相关上下文。然后，我们使用基于树的检索增强生成（RAG）技术设计了一个任务规划器，以生成遵循用户指令同时符合数据库中领域知识的机器人任务。通过仿真和硬件实验，在需要跨各种类型上下文进行精确上下文检索的真实场景中，证明了该方法的优势，优于标准RAG方法。我们的方法弥合了部署始终遵守操作协议的机器人方面的差距，为确保跨各种复杂现实环境的合规性提供了一种可扩展且可边缘部署的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何在真实环境中，让机器人执行任务时能够遵守操作手册的问题。现有方法依赖于大型语言模型的常识知识，但缺乏领域特定知识的 grounding，导致无法保证机器人操作的合规性，并且难以在不同场景下迁移应用。
核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）技术，构建一个包含操作手册、环境信息和机器人本体信息的层次数据库，通过检索相关文档，为语言模型提供领域特定知识，从而生成符合操作规范的机器人任务计划。
技术框架：SayComply 的整体框架包含以下几个主要模块：1) 层次数据库构建模块，用于构建操作手册、环境信息和机器人本体信息的层次数据库；2) 上下文检索模块，用于根据用户指令检索数据库中相关的文档；3) 检索增强生成模块，利用检索到的文档，指导语言模型生成符合操作规范的机器人任务计划。该模块使用基于树的 RAG 技术。
关键创新：论文的关键创新在于将检索增强生成技术应用于机器人任务规划，并设计了层次数据库和基于树的检索方法，从而实现了机器人任务与操作规范的对齐。与现有方法相比，SayComply 能够更好地利用领域特定知识，生成更安全、更可靠的机器人任务计划。
关键设计：层次数据库的设计考虑了操作手册、环境信息和机器人本体信息之间的关系，以便能够高效地检索相关文档。基于树的检索方法则利用了文档之间的层次结构，从而能够更精确地检索到与用户指令相关的上下文信息。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和硬件实验验证了SayComply的有效性。实验结果表明，在需要精确上下文检索的真实场景中，SayComply 优于标准 RAG 方法，能够生成更符合操作规范的机器人任务计划。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。但实验结果证明了该方法在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
SayComply 可应用于各种需要机器人严格遵守操作规范的领域，例如：工业自动化、医疗机器人、仓储物流等。该研究的实际价值在于提高了机器人操作的安全性、可靠性和合规性，降低了人为错误的风险。未来，该技术有望进一步推广到更广泛的机器人应用场景，并促进机器人自主化水平的提升。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the problem of task planning for robots that must comply with operational manuals in real-world settings. Task planning under these constraints is essential for enabling autonomous robot operation in domains that require adherence to domain-specific knowledge. Current methods for generating robot goals and plans rely on common sense knowledge encoded in large language models. However, these models lack grounding of robot plans to domain-specific knowledge and are not easily transferable between multiple sites or customers with different compliance needs. In this work, we present SayComply, which enables grounding robotic task planning with operational compliance using retrieval-based language models. We design a hierarchical database of operational, environment, and robot embodiment manuals and procedures to enable efficient retrieval of the relevant context under the limited context length of the LLMs. We then design a task planner using a tree-based retrieval augmented generation (RAG) technique to generate robot tasks that follow user instructions while simultaneously complying with the domain knowledge in the database. We demonstrate the benefits of our approach through simulations and hardware experiments in real-world scenarios that require precise context retrieval across various types of context, outperforming the standard RAG method. Our approach bridges the gap in deploying robots that consistently adhere to operational protocols, offering a scalable and edge-deployable solution for ensuring compliance across varied and complex real-world environments. Project website: saycomply.github.io.