CLEA: Closed-Loop Embodied Agent for Enhancing Task Execution in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2503.00729v1 📥 PDF

作者: Mingcong Lei, Ge Wang, Yiming Zhao, Zhixin Mai, Qing Zhao, Yao Guo, Zhen Li, Shuguang Cui, Yatong Han, Jinke Ren

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-02

💡 一句话要点

CLEA：用于增强动态环境任务执行的闭环具身智能体

🎯 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: 具身智能体 闭环控制 动态环境 任务规划 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体在动态环境中难以保证子任务序列的可靠执行和长期任务的一次性成功。
  2. CLEA通过交互式任务规划器和多模态执行评论器，实现动态环境下的闭环任务管理。
  3. 实验表明，CLEA在真实环境中显著提高了任务成功率和完成率，验证了其在动态环境中的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在通过语义推理进行复杂任务的层次分解方面表现出卓越的能力。然而，它们在具身系统中的应用面临着确保子任务序列可靠执行以及在长期任务完成中实现一次性成功的挑战。为了解决动态环境中的这些局限性，我们提出了闭环具身智能体(CLEA)——一种新颖的架构，它结合了四个专门的开源LLM，通过功能解耦来实现闭环任务管理。该框架具有两个核心创新：(1)交互式任务规划器，可根据环境记忆动态生成可执行的子任务；(2)多模态执行评论器，采用评估框架对动作可行性进行概率评估，并在环境扰动超过预设阈值时触发分层重新规划机制。为了验证CLEA的有效性，我们在具有可操作对象的真实环境中进行了实验，使用两个异构机器人进行对象搜索、操作和搜索-操作集成任务。在12个任务试验中，CLEA优于基线模型，成功率提高了67.3%，任务完成率提高了52.8%。这些结果表明，CLEA显著提高了动态环境中任务规划和执行的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能体在动态环境中执行复杂任务时，由于环境扰动导致任务规划失效和执行失败的问题。现有方法通常难以适应环境变化，无法保证任务的可靠性和一次性成功。

核心思路：CLEA的核心思路是引入闭环反馈机制，通过交互式任务规划器动态调整子任务，并利用多模态执行评论器评估动作可行性，从而应对环境扰动，提高任务执行的鲁棒性。这种设计借鉴了控制理论中的反馈控制思想，使智能体能够根据环境变化实时调整行为。

技术框架：CLEA的整体架构包含四个主要模块：环境感知模块、交互式任务规划器、多模态执行评论器和动作执行器。环境感知模块负责收集环境信息并构建环境记忆。交互式任务规划器基于环境记忆动态生成可执行的子任务序列。多模态执行评论器评估动作可行性，并在环境扰动超过阈值时触发分层重新规划机制。动作执行器负责执行规划好的动作。

关键创新：CLEA的关键创新在于其闭环反馈机制和多模态执行评论器。闭环反馈机制允许智能体根据环境变化动态调整任务规划，提高了对环境扰动的适应性。多模态执行评论器利用多种模态的信息（例如视觉、触觉）评估动作可行性，提高了评估的准确性和可靠性。

关键设计：CLEA使用了四个专门的开源LLM，并进行了功能解耦，以提高效率和灵活性。交互式任务规划器采用动态规划算法，根据环境记忆和任务目标生成最优子任务序列。多模态执行评论器使用概率模型评估动作可行性，并设置阈值来触发分层重新规划机制。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLEA在真实环境中进行了实验，使用两个异构机器人进行对象搜索、操作和搜索-操作集成任务。实验结果表明，CLEA优于基线模型，成功率提高了67.3%，任务完成率提高了52.8%。这些数据有力地证明了CLEA在动态环境中任务规划和执行方面的优越性。

🎯 应用场景

CLEA具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。它可以帮助机器人在复杂和动态的环境中更可靠地完成任务，提高工作效率和服务质量。未来，CLEA可以进一步扩展到更复杂的任务和更广泛的应用场景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable capabilities in the hierarchical decomposition of complex tasks through semantic reasoning. However, their application in embodied systems faces challenges in ensuring reliable execution of subtask sequences and achieving one-shot success in long-term task completion. To address these limitations in dynamic environments, we propose Closed-Loop Embodied Agent (CLEA) -- a novel architecture incorporating four specialized open-source LLMs with functional decoupling for closed-loop task management. The framework features two core innovations: (1) Interactive task planner that dynamically generates executable subtasks based on the environmental memory, and (2) Multimodal execution critic employing an evaluation framework to conduct a probabilistic assessment of action feasibility, triggering hierarchical re-planning mechanisms when environmental perturbations exceed preset thresholds. To validate CLEA's effectiveness, we conduct experiments in a real environment with manipulable objects, using two heterogeneous robots for object search, manipulation, and search-manipulation integration tasks. Across 12 task trials, CLEA outperforms the baseline model, achieving a 67.3% improvement in success rate and a 52.8% increase in task completion rate. These results demonstrate that CLEA significantly enhances the robustness of task planning and execution in dynamic environments.