Learn from the Past: Language-conditioned Object Rearrangement with Large Language Models
作者: Guanqun Cao, Ryan Mckenna, Erich Graf, John Oyekan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-01-30 (更新: 2025-03-05)
💡 一句话要点
提出基于LLM的语言条件物体重排列框架，实现零样本泛化
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物体重排列 大型语言模型 机器人操作 零样本学习 语言条件控制
📋 核心要点
- 现有物体重排列方法依赖预训练数据集，泛化能力受限，难以处理复杂指令和多样化物体。
- 该方法利用LLM理解语言指令，并借鉴历史经验推理物体重排列策略，无需特定数据集训练。
- 实验表明，该方法能有效执行包含长序列指令的机器人重排列任务，具备良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的灵活的语言条件物体重排列框架，用于协作机器人。该方法模仿人类的推理方式，利用过去的成功经验作为参考，推断实现当前期望目标位置的最佳策略。与依赖预收集数据集训练模型来预测目标位置的现有方法不同，该方法利用LLM强大的自然语言理解和推理能力，以零样本的方式泛化到各种日常物体和自由形式的语言指令。实验结果表明，该方法能够有效地执行机器人重排列任务，即使是涉及长序列指令的任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人物体重排列任务中，现有方法依赖大量预训练数据、泛化能力差的问题。现有方法难以处理自由形式的语言指令和各种日常物体，限制了其在实际场景中的应用。此外，物体放置的精确性是关键挑战，错位会增加任务复杂性和碰撞风险。
核心思路：论文的核心思路是模仿人类的推理方式，利用LLM强大的语言理解和推理能力，将过去的成功经验作为参考，推断出实现当前期望目标位置的最佳策略。通过借鉴历史经验，模型能够更好地理解指令意图，并规划出合理的物体重排列方案。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 接收自然语言指令，描述目标状态；2) LLM根据指令，结合历史经验（例如，过去的成功重排列案例），推理出当前任务的执行策略；3) 机器人根据LLM的推理结果，执行物体抓取和放置操作，完成重排列任务。整个过程无需针对特定物体或指令进行训练，实现零样本泛化。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用LLM的上下文学习能力，将历史经验融入到物体重排列任务中。与传统的监督学习方法不同，该方法不需要大量的标注数据，而是通过LLM的推理能力，实现对新任务的零样本泛化。这种方法更接近人类的解决问题方式，具有更强的适应性和灵活性。
关键设计：论文中并没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为其核心在于利用预训练的LLM的推理能力。关键设计在于如何有效地将历史经验输入到LLM中，并引导LLM生成合理的重排列策略。具体实现细节（例如，如何存储和检索历史经验）可能因具体应用场景而异，论文中没有明确说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地执行机器人重排列任务，即使是涉及长序列指令的任务。由于论文摘要中没有提供具体的性能数据和对比基线，因此无法量化提升幅度。但该方法在零样本条件下的泛化能力是其主要亮点。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能仓储、家庭服务机器人、自动化装配等领域。例如，在智能仓储中，机器人可以根据订单指令，自动完成货物的拣选和重排列。在家庭服务中，机器人可以根据用户的语言指令，整理房间，摆放物品。该技术有望提升机器人的智能化水平，使其能够更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
Object manipulation for rearrangement into a specific goal state is a significant task for collaborative robots. Accurately determining object placement is a key challenge, as misalignment can increase task complexity and the risk of collisions, affecting the efficiency of the rearrangement process. Most current methods heavily rely on pre-collected datasets to train the model for predicting the goal position. As a result, these methods are restricted to specific instructions, which limits their broader applicability and generalisation. In this paper, we propose a framework of flexible language-conditioned object rearrangement based on the Large Language Model (LLM). Our approach mimics human reasoning by making use of successful past experiences as a reference to infer the best strategies to achieve a current desired goal position. Based on LLM's strong natural language comprehension and inference ability, our method generalises to handle various everyday objects and free-form language instructions in a zero-shot manner. Experimental results demonstrate that our methods can effectively execute the robotic rearrangement tasks, even those involving long sequences of orders.