Time is on my sight: scene graph filtering for dynamic environment perception in an LLM-driven robot
作者: Simone Colombani, Luca Brini, Dimitri Ognibene, Giuseppe Boccignone
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-11-22
💡 一句话要点
提出基于LLM驱动的机器人动态环境感知框架，通过场景图过滤提升人机交互效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机交互 大型语言模型 机器人控制 动态环境感知 语义场景图
📋 核心要点
- 传统机器人系统难以适应动态环境和实时协作，主要依赖于静态预编程指令，缺乏灵活性。
- 该架构利用LLM整合自然语言命令、机器人技能和动态语义地图，实现对复杂指令的理解和可执行计划的生成。
- 通过实时感知、状态跟踪和LLM驱动的任务规划，提升了机器人在动态环境中的适应性、任务效率和人机协作能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种机器人控制架构，旨在解决人机交互中的关键挑战，特别是机器人状态表示的动态创建和持续更新。该架构利用大型语言模型（LLM）整合多种信息源，包括自然语言命令、机器人技能表示以及感知场景的实时动态语义地图。这使得机器人能够在复杂的动态环境中实现灵活和自适应的行为。与依赖静态预编程指令的传统机器人系统不同，该架构使用LLM来解释复杂的高级指令，并生成可执行的计划，从而增强人机协作。系统的感知模块使用RGB-D传感器数据生成并持续更新语义场景图，提供环境的详细和结构化表示。采用粒子滤波器来确保在动态真实环境中准确定位物体。规划模块利用最新的语义地图将高级任务分解为子任务，并将它们链接到机器人技能，例如导航、物体操作（如拾取和放置）以及移动（如前往）。通过结合实时感知、状态跟踪以及LLM驱动的通信和任务规划，该架构提高了动态环境中的适应性、任务效率和人机协作。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在动态环境中适应性差，难以理解和执行复杂的人类指令。传统方法依赖预编程指令，无法应对环境的实时变化，限制了人机协作的效率和灵活性。因此，需要一种能够理解高级指令、实时感知环境变化并动态规划任务的机器人控制架构。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）作为核心决策引擎，整合来自不同来源的信息，包括自然语言指令、机器人技能库和实时感知的环境信息。通过LLM的推理能力，将高级指令分解为可执行的子任务，并动态地将这些子任务与相应的机器人技能关联起来。这种方法的核心在于利用LLM的强大语义理解和推理能力，实现对动态环境的自适应控制。
技术框架：该架构包含三个主要模块：感知模块、规划模块和执行模块。感知模块负责使用RGB-D传感器数据构建和维护一个动态的语义场景图，该场景图包含了环境中物体的语义信息和空间关系。规划模块利用LLM将高级任务分解为子任务，并根据当前的语义场景图选择合适的机器人技能。执行模块负责执行规划模块生成的动作序列，控制机器人的运动和操作。粒子滤波器用于提高物体定位的准确性。
关键创新：该架构的关键创新在于将LLM集成到机器人控制系统中，使其能够理解和执行复杂的人类指令，并根据环境的实时变化动态地调整任务规划。与传统的基于规则或有限状态机的机器人控制系统相比，该架构具有更强的适应性和灵活性。此外，动态语义场景图的构建和维护也为机器人提供了更丰富的环境信息，有助于提高任务执行的效率和准确性。
关键设计：感知模块使用深度学习模型从RGB-D图像中提取物体信息，并将其添加到语义场景图中。场景图的更新频率取决于环境的动态程度。LLM使用预训练的模型，并通过少量样本进行微调，以适应特定的机器人任务。规划模块使用基于规则的启发式算法来选择合适的机器人技能。粒子滤波器的参数根据环境的噪声水平进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于架构设计，实验部分信息未知。摘要提到使用粒子滤波确保物体定位精度，但未提供具体性能数据。未来研究可以关注在真实动态环境中，该架构在不同任务下的性能表现，例如任务完成率、任务执行时间、人机交互效率等，并与传统方法进行对比，量化LLM带来的性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的动态环境，如智能工厂、医疗保健、家庭服务等。在智能工厂中，机器人可以根据工人的指令完成复杂的装配任务。在医疗保健领域，机器人可以协助医生进行手术或护理病人。在家庭服务中，机器人可以帮助人们完成家务或提供陪伴。该研究的潜在价值在于提高人机协作的效率和安全性，并降低人工成本。
📄 摘要（原文）
Robots are increasingly being used in dynamic environments like workplaces, hospitals, and homes. As a result, interactions with robots must be simple and intuitive, with robots perception adapting efficiently to human-induced changes. This paper presents a robot control architecture that addresses key challenges in human-robot interaction, with a particular focus on the dynamic creation and continuous update of the robot state representation. The architecture uses Large Language Models to integrate diverse information sources, including natural language commands, robotic skills representation, real-time dynamic semantic mapping of the perceived scene. This enables flexible and adaptive robotic behavior in complex, dynamic environments. Traditional robotic systems often rely on static, pre-programmed instructions and settings, limiting their adaptability to dynamic environments and real-time collaboration. In contrast, this architecture uses LLMs to interpret complex, high-level instructions and generate actionable plans that enhance human-robot collaboration. At its core, the system Perception Module generates and continuously updates a semantic scene graph using RGB-D sensor data, providing a detailed and structured representation of the environment. A particle filter is employed to ensure accurate object localization in dynamic, real-world settings. The Planner Module leverages this up-to-date semantic map to break down high-level tasks into sub-tasks and link them to robotic skills such as navigation, object manipulation (e.g., PICK and PLACE), and movement (e.g., GOTO). By combining real-time perception, state tracking, and LLM-driven communication and task planning, the architecture enhances adaptability, task efficiency, and human-robot collaboration in dynamic environments.