DaDu-E: Rethinking the Role of Large Language Model in Robotic Computing Pipeline

📄 arXiv: 2412.01663v1 📥 PDF

作者: Wenhao Sun, Sai Hou, Zixuan Wang, Bo Yu, Shaoshan Liu, Xu Yang, Shuai Liang, Yiming Gan, Yinhe Han

分类: cs.RO

发布日期: 2024-12-02

备注: 27 pages, 5 figures, submitted to JFR

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出DaDu-E以解决机器人在开放环境中任务执行效率低的问题

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

关键词: 大型语言模型 机器人规划 闭环控制 具身人工智能 动态环境适应

📋 核心要点

  1. 现有的基于大型语言模型的机器人规划方法在开放环境中执行复杂任务时效率低下且容易出现错误。
  2. DaDu-E通过结合轻量级LLM、封装的技能指令、反馈系统和记忆增强，构建了一个稳健的闭环规划框架。
  3. 实验结果显示，DaDu-E在任务成功率上与更大模型的机器人相当，同时计算需求降低了6.6倍。

📝 摘要（中文）

在开放环境中执行复杂任务对机器人仍然是一个挑战，即使使用大型语言模型（LLMs）作为核心规划者。许多基于LLM的规划器由于参数众多而效率低下，并且在开放环路系统中容易出现不准确性。我们认为，仅将LLM作为规划者是不够的。本研究提出了DaDu-E，一个针对具身人工智能机器人的稳健闭环规划框架。DaDu-E配备了相对轻量的LLM、一组封装的机器人技能指令、一个稳健的反馈系统和记忆增强机制。这些组件使DaDu-E能够主动感知和适应动态环境，优化计算成本，同时保持高性能，并利用其记忆和反馈机制从执行失败中恢复。大量在真实和模拟任务上的实验表明，DaDu-E的任务成功率与使用更大模型作为规划者的具身AI机器人（如COME-Robot）相当，同时计算需求降低了6.6倍。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有基于大型语言模型的机器人规划方法在开放环境中执行复杂任务时效率低和准确性不足的问题。现有方法通常采用开放环路系统，导致机器人在动态环境中表现不佳。

核心思路：论文提出的DaDu-E框架通过引入闭环控制机制，结合轻量级的LLM和其他辅助组件，旨在提升机器人在复杂环境中的适应能力和执行效率。这样的设计使得机器人能够实时感知环境变化并进行调整。

技术框架：DaDu-E的整体架构包括四个主要模块：轻量级LLM、封装的机器人技能指令、反馈系统和记忆增强机制。轻量级LLM负责任务规划，技能指令提供具体操作，反馈系统用于实时监控和调整，记忆机制则帮助机器人从历史经验中学习。

关键创新：DaDu-E的主要创新在于将闭环控制与轻量级LLM相结合，形成了一种新的规划框架。这一方法与传统的开放环路规划方式本质上不同，能够更有效地应对动态环境中的变化。

关键设计：在设计上，DaDu-E的轻量级LLM经过优化，以减少计算需求，同时保持较高的任务成功率。反馈系统的设计确保了实时数据的采集与处理，而记忆增强机制则通过存储和利用历史信息来提高决策的准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，DaDu-E在任务成功率上与使用更大模型的机器人（如COME-Robot）相当，同时计算需求降低了6.6倍。这一显著的性能提升展示了DaDu-E在资源利用效率和任务执行能力上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶、智能制造等多个领域。通过提升机器人在动态环境中的适应能力，DaDu-E能够在实际应用中提供更高效的解决方案，推动具身人工智能的发展。未来，随着技术的进一步成熟，DaDu-E有望在更广泛的场景中得到应用。

📄 摘要（原文）

Performing complex tasks in open environments remains challenging for robots, even when using large language models (LLMs) as the core planner. Many LLM-based planners are inefficient due to their large number of parameters and prone to inaccuracies because they operate in open-loop systems. We think the reason is that only applying LLMs as planners is insufficient. In this work, we propose DaDu-E, a robust closed-loop planning framework for embodied AI robots. Specifically, DaDu-E is equipped with a relatively lightweight LLM, a set of encapsulated robot skill instructions, a robust feedback system, and memory augmentation. Together, these components enable DaDu-E to (i) actively perceive and adapt to dynamic environments, (ii) optimize computational costs while maintaining high performance, and (iii) recover from execution failures using its memory and feedback mechanisms. Extensive experiments on real-world and simulated tasks show that DaDu-E achieves task success rates comparable to embodied AI robots with larger models as planners like COME-Robot, while reducing computational requirements by $6.6 \times$. Users are encouraged to explore our system at: \url{https://rlc-lab.github.io/dadu-e/}.