Language-Guided Object Search in Agricultural Environments
作者: Advaith Balaji, Saket Pradhan, Dmitry Berenson
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-03-03
备注: 8 pages, 4 figures, 2 tables, accepted to the 2025 International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于LLM的农业环境目标物搜索方法，提升机器人自主定位效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 农业机器人 目标搜索 大型语言模型 语义推理 路径规划
📋 核心要点
- 现有农业机器人目标搜索方法缺乏对物体间语义关系的有效利用，导致搜索效率低下。
- 利用大型语言模型进行语义推理，结合物体间的语义关系规划搜索路径，提升搜索效率。
- 实验表明，该方法在真实农场环境中具有较高的成功率和路径效率，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在农业环境中进行目标物搜索的方法，旨在减轻农场工人的精神和体力负担。该方法利用大型语言模型（LLM），使机器人能够根据语义信息，在环境中已知的物体中定位未见过的目标物体。通过利用物体间的语义关系，规划出一条高效的路径，从而在减少总行程距离的同时，准确地定位目标物体，而无需高级别的区域语义信息。实验结果表明，该方法优于当前最先进的基线方法和消融实验。离线测试的平均路径效率为84%，表明预测路径与理想路径非常接近。在真实农场环境中，使用Boston Dynamics Spot机器人进行部署后，系统的成功率为80%，路径长度加权成功率为0.67，表明在实际条件下，任务成功率和路径效率之间存在合理的权衡。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决农业环境中机器人自主搜索目标物体的问题。现有方法通常依赖于预定义的地图或区域语义信息，难以处理未见过的目标物体，并且忽略了物体之间的语义关系，导致搜索效率低下。因此，需要一种能够利用语义信息进行推理，并规划高效搜索路径的方法。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）进行语义推理，从而理解目标物体与其他已知物体之间的关系。通过分析这些语义关系，可以预测目标物体可能出现的位置，并规划一条能够高效访问这些位置的搜索路径。这种方法无需预先构建详细的地图或区域语义信息，具有更强的泛化能力。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 语义关系提取：利用LLM分析已知物体之间的语义关系，构建语义关系图。2) 目标物体定位预测：根据目标物体的描述，利用LLM预测其与已知物体的语义关系，并推断目标物体可能出现的位置。3) 路径规划：基于目标物体位置的预测结果，规划一条能够高效访问这些位置的搜索路径，同时考虑路径长度和搜索效率。4) 机器人控制：控制机器人沿着规划的路径进行搜索，并利用视觉传感器检测目标物体。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型应用于农业环境中的目标物体搜索。通过利用LLM的语义推理能力，可以有效地利用物体之间的语义关系，从而提高搜索效率和准确性。与传统的基于地图或区域语义信息的方法相比，该方法具有更强的泛化能力和适应性。
关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断出，LLM的选择和微调、语义关系图的构建方式、路径规划算法的选择以及机器人控制策略的设计都是影响系统性能的关键因素。未来的研究可以进一步探索这些方面的优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在离线测试中取得了84%的平均路径效率，表明预测路径与理想路径非常接近。在真实农场环境中，使用Boston Dynamics Spot机器人进行部署后，系统的成功率为80%，路径长度加权成功率为0.67，表明在实际条件下，任务成功率和路径效率之间存在合理的权衡。该方法优于当前最先进的基线方法和消融实验。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于农业机器人、智能温室、果园管理等领域，帮助机器人自主完成目标物体的搜索和定位任务，例如识别病虫害、采摘成熟果实等，从而提高农业生产效率，降低人工成本。未来，该技术还可以扩展到其他环境，如仓储物流、家庭服务等。
📄 摘要（原文）
Creating robots that can assist in farms and gardens can help reduce the mental and physical workload experienced by farm workers. We tackle the problem of object search in a farm environment, providing a method that allows a robot to semantically reason about the location of an unseen target object among a set of previously seen objects in the environment using a Large Language Model (LLM). We leverage object-to-object semantic relationships to plan a path through the environment that will allow us to accurately and efficiently locate our target object while also reducing the overall distance traveled, without needing high-level room or area-level semantic relationships. During our evaluations, we found that our method outperformed a current state-of-the-art baseline and our ablations. Our offline testing yielded an average path efficiency of 84%, reflecting how closely the predicted path aligns with the ideal path. Upon deploying our system on the Boston Dynamics Spot robot in a real-world farm environment, we found that our system had a success rate of 80%, with a success weighted by path length of 0.67, which demonstrates a reasonable trade-off between task success and path efficiency under real-world conditions. The project website can be viewed at https://adi-balaji.github.io/losae/