InstructRobot: A Model-Free Framework for Mapping Natural Language Instructions into Robot Motion

📄 arXiv: 2502.12861v1 📥 PDF

作者: Iury Cleveston, Alana C. Santana, Paula D. P. Costa, Ricardo R. Gudwin, Alexandre S. Simões, Esther L. Colombini

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

InstructRobot：无需数据集和模型，实现自然语言到机器人动作的映射

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自然语言控制 机器人运动规划 强化学习 逆运动学 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖大量数据集训练，且仅适用于低自由度机器人，限制了自然语言控制机器人的应用。
  2. InstructRobot通过强化学习联合学习语言表示和逆运动学模型，无需预训练数据集和机器人运动学先验知识。
  3. 实验表明，InstructRobot在具有26个旋转关节的复杂机器人上表现出良好的鲁棒性和适应性。

📝 摘要（中文）

利用自然语言与机器人进行交互是人机交互领域的重要进展。然而，将口头指令准确地转化为物理动作仍然充满挑战。目前的方法需要大量数据集来训练模型，并且仅限于最多6个自由度的机器人。为了解决这些问题，我们提出了一个名为InstructRobot的框架，该框架将自然语言指令映射到机器人运动，而无需构建大型数据集或预先了解机器人的运动学模型。InstructRobot采用强化学习算法，可以联合学习语言表示和逆运动学模型，从而简化了整个学习过程。该框架使用具有26个旋转关节的复杂机器人在物体操作任务中进行了验证，证明了其在实际环境中的鲁棒性和适应性。该框架可以应用于数据集稀缺且难以创建的任何任务或领域，使其成为解决使用语言交流训练机器人挑战的直观且易于访问的解决方案。InstructRobot框架和实验的开源代码可在https://github.com/icleveston/InstructRobot 访问。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将自然语言指令转化为机器人动作时，面临数据依赖性和自由度限制两大痛点。一方面，需要大量标注数据训练模型，成本高昂；另一方面，现有模型难以处理高自由度机器人的复杂运动学问题。

核心思路：InstructRobot的核心思路是利用强化学习，直接从自然语言指令中学习机器人控制策略，避免了对大量数据的依赖和对机器人运动学模型的预先建模。通过联合学习语言表示和逆运动学模型，简化了学习过程，提高了泛化能力。

技术框架：InstructRobot框架主要包含以下几个模块：1）自然语言指令编码器：将自然语言指令编码为向量表示；2）强化学习智能体：根据编码后的指令和当前机器人状态，选择合适的动作；3）机器人环境：模拟真实的机器人操作环境，提供奖励信号；4）逆运动学模型学习模块：在强化学习过程中，同步学习逆运动学模型，将动作转化为关节控制信号。整个流程通过强化学习不断迭代，优化语言表示、控制策略和逆运动学模型。

关键创新：InstructRobot的关键创新在于：1）无需预训练数据集，直接从环境中学习；2）联合学习语言表示和逆运动学模型，简化了学习过程；3）适用于高自由度机器人，具有良好的泛化能力。与现有方法相比，InstructRobot降低了数据依赖性，提高了模型的鲁棒性和适应性。

关键设计：InstructRobot的具体技术细节包括：1）使用Transformer网络作为自然语言指令编码器；2）采用Actor-Critic算法作为强化学习算法；3）设计合适的奖励函数，引导机器人完成任务；4）使用神经网络逼近逆运动学模型，并通过强化学习进行优化。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

InstructRobot在具有26个旋转关节的复杂机器人上进行了实验验证，结果表明该框架能够有效地将自然语言指令转化为机器人动作。与需要大量数据集训练的传统方法相比，InstructRobot在数据稀缺的情况下表现出更好的性能。实验结果证明了InstructRobot框架的鲁棒性和适应性，以及在高自由度机器人控制方面的优势。

🎯 应用场景

InstructRobot框架具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、服务机器人、医疗机器人等领域。该框架能够使非专业人员通过自然语言指令控制机器人，降低了机器人使用的门槛，提高了人机交互的效率。未来，InstructRobot有望应用于更复杂的机器人任务，例如多机器人协作、复杂环境导航等。

📄 摘要（原文）

The ability to communicate with robots using natural language is a significant step forward in human-robot interaction. However, accurately translating verbal commands into physical actions is promising, but still presents challenges. Current approaches require large datasets to train the models and are limited to robots with a maximum of 6 degrees of freedom. To address these issues, we propose a framework called InstructRobot that maps natural language instructions into robot motion without requiring the construction of large datasets or prior knowledge of the robot's kinematics model. InstructRobot employs a reinforcement learning algorithm that enables joint learning of language representations and inverse kinematics model, simplifying the entire learning process. The proposed framework is validated using a complex robot with 26 revolute joints in object manipulation tasks, demonstrating its robustness and adaptability in realistic environments. The framework can be applied to any task or domain where datasets are scarce and difficult to create, making it an intuitive and accessible solution to the challenges of training robots using linguistic communication. Open source code for the InstructRobot framework and experiments can be accessed at https://github.com/icleveston/InstructRobot.