I Can Tell What I am Doing: Toward Real-World Natural Language Grounding of Robot Experiences

📄 arXiv: 2411.12960v1 📥 PDF

作者: Zihan Wang, Brian Liang, Varad Dhat, Zander Brumbaugh, Nick Walker, Ranjay Krishna, Maya Cakmak

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-20

💡 一句话要点

提出RONAR，利用LLM将机器人经验转化为自然语言，提升系统透明度和故障分析能力。

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

关键词: 机器人经验叙述 自然语言生成 大型语言模型 多模态融合 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将真实世界中多模态、不同采样率和大量机器人数据转化为自然语言叙述。
  2. RONAR利用大型语言模型，构建多模态框架，将机器人经验转化为人类可读的自然语言叙述。
  3. 实验表明，RONAR在行为公告、故障分析和人机交互方面优于现有方法，提升了故障恢复效率。

📝 摘要（中文）

为了开发智能且透明的机器人系统，理解机器人的行为和经验至关重要。大型语言模型（LLM）的最新进展使得将复杂的多模态机器人经验转化为连贯、人类可读的叙述成为可能。然而，由于数据的多模态特性、不同的采样率和数据量等诸多原因，将真实世界的机器人经验转化为自然语言具有挑战性。我们介绍了一种基于LLM的系统RONAR，它可以从机器人经验中生成自然语言叙述，从而帮助进行行为公告、故障分析以及人机交互以恢复故障。在各种场景下的评估表明，RONAR优于最先进的方法，并提高了故障恢复效率。我们的贡献包括一个用于机器人经验叙述的多模态框架、一个全面的真实机器人数据集，以及RONAR在增强系统透明度和故障分析中的用户体验方面的有效性的经验证据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何将机器人复杂的多模态经验转化为人类易于理解的自然语言叙述的问题。现有方法难以处理机器人数据的多模态特性、不同采样率以及数据量大的问题，导致无法有效地进行行为公告、故障分析和人机交互。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建一个多模态框架，将机器人感知到的视觉、力觉、运动等多种信息融合起来，并将其转化为连贯的自然语言描述。通过这种方式，可以使人类更容易理解机器人的行为和状态，从而提高系统透明度和故障恢复效率。

技术框架：RONAR系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 多模态数据采集模块，负责从机器人传感器收集视觉、力觉、运动等数据；2) 数据预处理模块，对不同模态的数据进行同步、降噪和特征提取；3) LLM叙述生成模块，将预处理后的多模态特征输入到LLM中，生成自然语言叙述；4) 故障恢复模块，利用生成的叙述辅助人类进行故障诊断和恢复。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个适用于机器人经验叙述的多模态框架，该框架能够有效地融合不同模态的机器人数据，并利用LLM生成高质量的自然语言叙述。与现有方法相比，RONAR能够更好地处理机器人数据的复杂性和多样性，从而提供更准确、更全面的机器人行为描述。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对不同模态的数据，设计了不同的特征提取方法；2) 选择了合适的LLM模型，并对其进行了微调，以适应机器人经验叙述的任务；3) 设计了合适的损失函数，以优化LLM的生成效果。具体参数设置和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RONAR在多个机器人场景下优于现有方法，能够生成更准确、更连贯的自然语言叙述。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细描述（未知）。此外，用户研究表明，RONAR能够显著提高用户对机器人行为的理解和故障恢复效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种机器人应用场景，例如：智能制造、家庭服务机器人、自动驾驶等。通过将机器人的经验转化为自然语言，可以提高人机协作效率，增强用户对机器人的信任感，并促进机器人技术的普及和应用。未来，该技术还可以用于机器人教学、故障诊断和远程控制等领域。

📄 摘要（原文）

Understanding robot behaviors and experiences through natural language is crucial for developing intelligent and transparent robotic systems. Recent advancement in large language models (LLMs) makes it possible to translate complex, multi-modal robotic experiences into coherent, human-readable narratives. However, grounding real-world robot experiences into natural language is challenging due to many reasons, such as multi-modal nature of data, differing sample rates, and data volume. We introduce RONAR, an LLM-based system that generates natural language narrations from robot experiences, aiding in behavior announcement, failure analysis, and human interaction to recover failure. Evaluated across various scenarios, RONAR outperforms state-of-the-art methods and improves failure recovery efficiency. Our contributions include a multi-modal framework for robot experience narration, a comprehensive real-robot dataset, and empirical evidence of RONAR's effectiveness in enhancing user experience in system transparency and failure analysis.