Anticipate & Act : Integrating LLMs and Classical Planning for Efficient Task Execution in Household Environments
作者: Raghav Arora, Shivam Singh, Karthik Swaminathan, Ahana Datta, Snehasis Banerjee, Brojeshwar Bhowmick, Krishna Murthy Jatavallabhula, Mohan Sridharan, Madhava Krishna
分类: cs.RO, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-02-04
备注: Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2024
💡 一句话要点
结合LLM与经典规划，提升家用机器人任务执行效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 经典规划 任务预测 机器人 家庭环境
📋 核心要点
- 现有家用机器人任务执行方法效率低，通常一次只完成一个动作，未能充分利用任务间的关联性。
- 该框架利用LLM进行高层任务预测，并将预测结果作为经典规划系统的目标，生成更高效的动作序列。
- 在VirtualHome环境中的实验表明，该框架相比传统方法，任务执行时间减少了31%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种框架，旨在提升辅助机器人在家庭环境中执行任务的效率，例如铺床或准备早餐。现有方法通常一次计算并执行一个动作，而本文通过预测即将到来的任务，并计算一个联合实现这些任务的动作序列来提高效率。该框架利用大型语言模型（LLM）的通用知识，通过少量提示进行高层任务预测，并将预测的任务作为经典规划系统的目标，从而计算出更细粒度的动作序列。在VirtualHome环境中进行的实验表明，与不考虑后续任务的系统相比，该框架的执行时间减少了31%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决家用机器人任务执行效率低下的问题。现有方法通常是孤立地考虑每个任务，导致执行动作序列冗余，未能充分利用任务之间的关联性。例如，机器人可能先去厨房拿食材，然后再回到卧室，而如果能提前预测到需要做早餐，就可以一次性完成相关动作，避免重复移动。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的通用知识进行任务预测，并将预测结果融入到经典规划系统中。通过预测即将到来的任务，机器人可以提前规划并执行一系列动作，从而减少不必要的步骤和时间消耗。这种“预测-行动”的模式使得机器人能够更智能、更高效地完成任务。
技术框架：该框架主要包含两个阶段：任务预测和动作规划。首先，利用LLM进行高层任务预测，通过少量提示，LLM能够根据当前环境和已完成的任务，预测接下来可能需要执行的任务。然后，将预测的任务作为目标，输入到经典规划系统中。规划系统根据这些目标，生成一个包含细粒度动作的序列，该序列能够联合实现所有预测的任务。最后，机器人按照规划的动作序列执行任务。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的任务预测能力与经典规划系统的动作规划能力相结合。与完全依赖数据驱动的深度网络方法相比，该方法利用LLM的通用知识，只需要少量提示即可进行任务预测，降低了对训练数据的需求。同时，与传统的单任务规划方法相比，该方法能够提前预测并规划多个任务，从而提高任务执行效率。
关键设计：LLM的任务预测部分，关键在于提示的设计，需要精心设计提示语，以引导LLM准确预测接下来可能需要执行的任务。经典规划系统部分，需要定义合适的状态空间和动作空间，以便能够生成可执行的动作序列。此外，还需要考虑如何将LLM的预测结果有效地融入到规划系统中，例如，可以通过调整规划系统的目标函数，使得系统更倾向于选择能够同时实现多个任务的动作序列。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在VirtualHome环境中能够显著提高任务执行效率。与不考虑后续任务的系统相比，该框架的执行时间减少了31%。这一结果验证了将LLM与经典规划相结合的有效性，并表明该方法在实际应用中具有很大的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种家用机器人和辅助机器人领域，例如智能家居、养老服务等。通过预测用户的需求并提前规划任务，机器人可以更高效地完成各种家务，提高用户的生活质量。此外，该方法还可以扩展到其他领域，例如工业自动化、医疗辅助等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Assistive agents performing household tasks such as making the bed or cooking breakfast often compute and execute actions that accomplish one task at a time. However, efficiency can be improved by anticipating upcoming tasks and computing an action sequence that jointly achieves these tasks. State-of-the-art methods for task anticipation use data-driven deep networks and Large Language Models (LLMs), but they do so at the level of high-level tasks and/or require many training examples. Our framework leverages the generic knowledge of LLMs through a small number of prompts to perform high-level task anticipation, using the anticipated tasks as goals in a classical planning system to compute a sequence of finer-granularity actions that jointly achieve these goals. We ground and evaluate our framework's abilities in realistic scenarios in the VirtualHome environment and demonstrate a 31% reduction in execution time compared with a system that does not consider upcoming tasks.