From Vague Instructions to Task Plans: A Feedback-Driven HRC Task Planning Framework based on LLMs

📄 arXiv: 2503.01007v1 📥 PDF

作者: Afagh Mehri Shervedani, Matthew R. Walter, Milos Zefran

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-02

💡 一句话要点

提出基于LLM与反馈驱动的人机协作任务规划框架，解决模糊指令问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 任务规划 大型语言模型 反馈学习 模糊指令 机器人控制 上下文感知

📋 核心要点

  1. 传统人机协作规划方法难以处理模糊指令，且泛化能力有限。
  2. 提出一种混合框架，结合LLM和人类反馈，实现动态、上下文感知的任务规划。
  3. 实验表明，该框架能有效处理模糊指令，并根据用户偏好调整计划。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）在人机协作（HRC）场景中作为规划器的潜力，为传统规划方法提供了一种有前景的替代方案。LLM能够通过推理自然语言输入来生成结构化计划，并具有在不同任务中泛化和适应人类指令的能力。本文探讨了LLM在人机协作任务规划中的潜力，重点关注其从高层次、模糊的人类输入进行推理，并根据实时反馈微调计划的能力。我们提出了一种新颖的混合框架，该框架将LLM与人类反馈相结合，以创建动态的、上下文感知的任务计划。我们的工作还强调了如何使用单个简洁的提示来处理各种任务和环境，克服了先前研究中使用的冗长、详细的结构化提示的局限性。通过将用户偏好集成到规划循环中，我们确保生成的计划不仅有效，而且符合人类意图。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机协作场景中，机器人如何理解并执行人类给出的模糊、高层次指令的问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或详细的结构化提示，难以适应复杂多变的任务环境，且泛化能力较弱。此外，缺乏有效的反馈机制，导致机器人难以根据人类的意图进行调整和优化。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和推理能力，将模糊的人类指令转化为结构化的任务计划。同时，引入人类反馈机制，允许用户在机器人执行过程中提供实时指导，从而不断优化计划，使其更符合人类的意图和偏好。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) LLM规划器：接收人类的模糊指令，生成初始的任务计划。2) 任务执行器：负责执行LLM生成的计划。3) 人类反馈接口：允许用户观察机器人执行过程，并提供反馈（例如，纠正错误、调整参数等）。4) 计划优化器：根据人类反馈，利用LLM重新规划或微调现有计划。整个流程是一个迭代循环，机器人不断执行、接收反馈、优化计划，直到达到用户的满意度。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM与人类反馈相结合，构建了一个动态、自适应的人机协作任务规划框架。与传统方法相比，该框架能够处理模糊指令，并根据人类的意图进行调整，从而提高了人机协作的效率和灵活性。此外，该框架使用单个简洁的提示来处理各种任务和环境，克服了先前研究中使用的冗长、详细的结构化提示的局限性。

关键设计：论文中LLM的prompt设计至关重要，需要引导LLM理解任务目标、环境约束和人类意图。具体的prompt设计细节未知，但推测可能包含任务描述、环境描述、以及一些示例任务计划。人类反馈的表示形式也需要仔细设计，以便LLM能够有效地理解和利用这些反馈信息。具体的损失函数和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于框架设计和概念验证，具体的实验结果未知。但可以推测，该框架在处理模糊指令和适应用户偏好方面具有显著优势。未来的研究可以进一步评估该框架在不同任务和环境下的性能，并与其他基线方法进行比较，以验证其有效性和泛化能力。具体的性能数据、对比基线、提升幅度等未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：智能制造、医疗康复、家庭服务等。在智能制造中，机器人可以根据工人的模糊指令完成复杂的装配任务。在医疗康复中，机器人可以根据患者的反馈调整康复计划。在家庭服务中，机器人可以根据用户的偏好提供个性化的服务。该研究有助于提高人机协作的效率和安全性，促进人机共融。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated their potential as planners in human-robot collaboration (HRC) scenarios, offering a promising alternative to traditional planning methods. LLMs, which can generate structured plans by reasoning over natural language inputs, have the ability to generalize across diverse tasks and adapt to human instructions. This paper investigates the potential of LLMs to facilitate planning in the context of human-robot collaborative tasks, with a focus on their ability to reason from high-level, vague human inputs, and fine-tune plans based on real-time feedback. We propose a novel hybrid framework that combines LLMs with human feedback to create dynamic, context-aware task plans. Our work also highlights how a single, concise prompt can be used for a wide range of tasks and environments, overcoming the limitations of long, detailed structured prompts typically used in prior studies. By integrating user preferences into the planning loop, we ensure that the generated plans are not only effective but aligned with human intentions.