TalkWithMachines: Enhancing Human-Robot Interaction for Interpretable Industrial Robotics Through Large/Vision Language Models
作者: Ammar N. Abbas, Csaba Beleznai
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2024-12-19
备注: This paper has been accepted for publication in the proceedings of the 2024 Eighth IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC)
DOI: 10.1109/IRC63610.2024.00039
💡 一句话要点
TalkWithMachines：利用LLM/VLM增强人机交互，实现可解释的工业机器人控制
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机交互 工业机器人 大型语言模型 视觉语言模型 可解释性 机器人控制 自然语言处理 机器人感知
📋 核心要点
- 现有工业机器人人机交互不足，操作员难以理解机器人状态和意图，尤其在安全关键场景下存在风险。
- 利用LLM/VLM，使机器人能够理解自然语言指令，感知环境，并将内部状态和推理过程转化为人类可理解的文本。
- 通过模拟实验验证了LLM辅助机器人控制工作流程，包括低级控制、语言反馈生成、视觉信息融合和结构信息利用。
📝 摘要（中文）
TalkWithMachines旨在通过贡献于可解释的工业机器人系统来增强人机交互，尤其是在安全关键型应用中。本文研究了大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新进展，并将其与机器人感知和控制相结合。这种集成使机器人能够理解和执行以自然语言给出的命令，并通过视觉和/或描述性输入感知其环境。此外，将LLM的内部状态和推理转化为人类易于理解的文本，确保操作员能够更清楚地了解机器人的当前状态和意图，这对于有效和安全的操作至关重要。本文概述了四种LLM辅助的模拟机器人控制工作流程，探索了（i）低级控制，（ii）生成描述机器人内部状态的基于语言的反馈，（iii）使用视觉信息作为附加输入，以及（iv）使用机器人结构信息来生成任务计划和反馈，同时考虑机器人的物理能力和限制。所提出的概念在一系列实验中进行了展示，并进行了简要讨论。项目描述、视频和补充材料将在项目网站上提供：https://talk-machines.github.io。
🔬 方法详解
问题定义：现有工业机器人系统的人机交互方式不够直观和透明，操作员难以理解机器人的内部状态和决策过程。这在安全关键型应用中尤其危险，因为操作员可能无法及时发现并纠正机器人的错误行为。现有方法缺乏对自然语言指令的理解能力，以及将机器人内部状态转化为人类可理解信息的机制。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的强大能力，构建一个更智能、更可解释的机器人控制系统。通过将LLM/VLM与机器人感知和控制模块相结合，使机器人能够理解自然语言指令，感知环境，并将内部状态和推理过程转化为人类可理解的文本。这样设计的目的是提高人机交互的效率和安全性，使操作员能够更好地理解和控制机器人。
技术框架：该方法构建了一个LLM辅助的机器人控制框架，包含以下主要模块：1) 自然语言指令解析模块：使用LLM将自然语言指令转化为机器人可执行的命令。2) 环境感知模块：利用视觉传感器和VLM感知机器人周围的环境。3) 状态反馈模块：将机器人的内部状态（例如，关节角度、速度、力矩）和推理过程转化为自然语言描述，向操作员提供反馈。4) 任务规划模块：利用机器人结构信息和LLM生成任务计划，并考虑机器人的物理能力和限制。整个流程是，操作员输入自然语言指令，LLM解析指令，机器人感知环境，LLM生成任务计划，机器人执行任务，并将状态反馈给操作员。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM/VLM与机器人控制系统深度融合，实现了自然语言人机交互和可解释的机器人行为。与传统方法相比，该方法无需编写复杂的控制代码，而是通过自然语言指令即可控制机器人。此外，该方法能够将机器人的内部状态和推理过程转化为人类可理解的文本，提高了系统的透明度和可信度。
关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但是，可以推断，LLM的选择和训练、VLM的视觉特征提取、以及自然语言生成策略是关键的设计要素。此外，如何将机器人的物理约束（例如，关节角度限制、最大速度）融入到任务规划过程中也是一个重要的设计考虑。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟实验验证了LLM辅助机器人控制工作流程的有效性。实验结果表明，该方法能够使机器人理解自然语言指令，感知环境，并生成可解释的状态反馈。虽然论文没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该方法具有很大的潜力，可以显著提高人机交互的效率和安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业机器人场景，例如自动化装配、物料搬运、质量检测等。通过自然语言交互，操作员可以更方便地控制机器人，提高生产效率。可解释的机器人行为有助于提高操作员对机器人的信任，降低安全风险。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人任务，例如人机协作、远程操作等。
📄 摘要（原文）
TalkWithMachines aims to enhance human-robot interaction by contributing to interpretable industrial robotic systems, especially for safety-critical applications. The presented paper investigates recent advancements in Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs), in combination with robotic perception and control. This integration allows robots to understand and execute commands given in natural language and to perceive their environment through visual and/or descriptive inputs. Moreover, translating the LLM's internal states and reasoning into text that humans can easily understand ensures that operators gain a clearer insight into the robot's current state and intentions, which is essential for effective and safe operation. Our paper outlines four LLM-assisted simulated robotic control workflows, which explore (i) low-level control, (ii) the generation of language-based feedback that describes the robot's internal states, (iii) the use of visual information as additional input, and (iv) the use of robot structure information for generating task plans and feedback, taking the robot's physical capabilities and limitations into account. The proposed concepts are presented in a set of experiments, along with a brief discussion. Project description, videos, and supplementary materials will be available on the project website: https://talk-machines.github.io.