Don't Yell at Your Robot: Physical Correction as the Collaborative Interface for Language Model Powered Robots
作者: Chuye Zhang, Yifei Simon Shao, Harshil Parekh, Junyao Shi, Pratik Chaudhari, Vijay Kumar, Nadia Figueroa
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2024-12-17
备注: 7 pages, 3 figures; Generative Modeling meets HRI - RSS'24 Workshop
💡 一句话要点
提出基于物理纠正的LLM机器人协作界面，提升人机交互效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机协作 物理交互 大型语言模型 机器人控制 动态系统
📋 核心要点
- 现有机器人人机交互依赖语音或文本指令，难以实时纠正机器人运动中的细微偏差。
- 利用物理纠正直接调整机器人运动轨迹，并将纠正信息反馈给LLM，优化后续交互。
- 通过混合实验验证，证明物理交互能有效提升LLM机器人人机协作的效率和准确性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，通过物理交互来增强大型语言模型（LLM）驱动的机器人的人机协作，从而实现实时误差校正。与依赖口头或文本命令的其他方法不同，该机器人利用LLM主动执行六自由度线性动态系统（DS）命令，并使用自然语言描述场景。在运动过程中，人可以提供物理纠正，用于重新估计期望的意图，该意图也由线性DS参数化。这个经过校正的DS可以转换为自然语言，并用作提示的一部分，以改进未来的LLM交互。我们在一个混合的真实+模拟实验中提供了概念验证结果，展示了物理交互作为LLM驱动的人机界面的新可能性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人机协作方式，特别是对于基于大型语言模型（LLM）的机器人，主要依赖于语音或文本指令。这种方式的痛点在于，难以对机器人的运动轨迹进行实时、精确的调整，尤其是在需要细微调整的场景下。此外，将人的意图准确地传达给机器人也存在挑战，容易产生误解和误差。
核心思路：本文的核心思路是利用物理交互作为人机协作的界面。通过允许人直接对机器人的运动轨迹进行物理纠正，可以更直观、更精确地表达人的意图。同时，将这些物理纠正信息反馈给LLM，让LLM能够学习和理解人的意图，从而改进未来的交互。这种方式将人的直觉和LLM的推理能力结合起来，提高了人机协作的效率和准确性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM根据自然语言指令生成初始的6自由度线性动态系统（DS）运动轨迹；2) 机器人执行该轨迹；3) 人通过物理交互对机器人运动进行纠正，产生新的DS轨迹；4) 将新的DS轨迹转换为自然语言描述，并将其作为prompt反馈给LLM；5) LLM根据新的prompt调整其内部模型，从而改进未来的指令生成。
关键创新：最重要的技术创新点在于将物理交互作为LLM机器人的人机界面。与传统的语音或文本指令相比，物理交互能够提供更直接、更精确的意图表达方式。此外，通过将物理纠正信息反馈给LLM，实现了人机之间的持续学习和优化。
关键设计：关键设计包括：1) 使用线性动态系统（DS）来参数化机器人的运动轨迹，便于进行物理纠正；2) 设计了一种将物理纠正后的DS轨迹转换为自然语言描述的方法，以便将其作为prompt反馈给LLM；3) 实验中使用了混合的真实+模拟环境，以验证该方法的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过混合真实+模拟实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，通过物理纠正，机器人能够更准确地理解人的意图，并生成更符合人期望的运动轨迹。该方法为LLM驱动的机器人人机交互提供了一种新的可能性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：辅助装配、医疗康复、家庭服务等。通过物理交互，用户可以更自然、更直观地与机器人进行协作，完成复杂的任务。该技术有望提升机器人在非结构化环境中的适应性和智能化水平，促进人机共融。
📄 摘要（原文）
We present a novel approach for enhancing human-robot collaboration using physical interactions for real-time error correction of large language model (LLM) powered robots. Unlike other methods that rely on verbal or text commands, the robot leverages an LLM to proactively executes 6 DoF linear Dynamical System (DS) commands using a description of the scene in natural language. During motion, a human can provide physical corrections, used to re-estimate the desired intention, also parameterized by linear DS. This corrected DS can be converted to natural language and used as part of the prompt to improve future LLM interactions. We provide proof-of-concept result in a hybrid real+sim experiment, showcasing physical interaction as a new possibility for LLM powered human-robot interface.