Code-as-Symbolic-Planner: Foundation Model-Based Robot Planning via Symbolic Code Generation
作者: Yongchao Chen, Yilun Hao, Yang Zhang, Chuchu Fan
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-03-03 (更新: 2025-08-07)
备注: 7 pages, 7 figures, 3 tables
期刊: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'2025)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Code-as-Symbolic-Planner，利用代码生成提升LLM在机器人任务规划中的能力。
🎯 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: 机器人任务规划 大型语言模型 代码生成 符号规划 任务和运动规划
📋 核心要点
- 现有基于LLM的机器人任务规划方法未能充分利用LLM的符号计算和代码生成能力，难以处理复杂优化和约束。
- Code-as-Symbolic-Planner引导LLM生成代码作为符号规划器，进行优化和约束验证，同时结合文本推理融入常识。
- 实验结果表明，该方法在多种TAMP任务和不同LLM上，相比现有方法，成功率平均提高了24.1%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Code-as-Symbolic-Planner的方法，旨在提升大型语言模型（LLMs）在机器人任务和运动规划（TAMP）中的能力。现有方法主要依赖于文本或代码推理链，但未能充分利用LLMs的符号计算和代码生成能力。针对机器人TAMP任务中涉及的复杂优化和多重约束问题，纯文本推理往往不足。虽然通过预定义的求解器和规划器可以增强LLMs的性能，但缺乏跨任务的泛化能力。本文通过引导LLMs生成代码作为符号规划器，进行优化和约束验证，从而增强其TAMP能力。与以往使用代码与机器人动作模块交互的工作不同，本文引导LLMs生成代码作为求解器、规划器和检查器，用于需要符号计算的TAMP任务，同时利用文本推理融入常识。通过多轮指导和答案演化框架，Code-as-Symbolic-Planner在七个典型的TAMP任务和三个流行的LLMs上，相比最佳基线方法，成功率平均提高了24.1%。该方法在离散和连续环境、2D/3D模拟和真实世界设置，以及具有不同需求的单机器人和多机器人任务中，均表现出强大的有效性和泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有的基于大型语言模型（LLMs）的机器人任务和运动规划（TAMP）方法，通常依赖于文本或代码推理链，但未能充分利用LLMs的符号计算和代码生成能力。许多机器人TAMP任务涉及在多个约束下的复杂优化，纯文本推理难以胜任。虽然可以通过预定义的求解器和规划器来增强LLMs，但这种方法缺乏跨任务的泛化能力。
核心思路：本文的核心思路是引导LLMs生成代码作为符号规划器，用于优化和约束验证。这种方法充分利用了LLMs强大的代码生成能力，使其能够处理复杂的符号计算任务。同时，保留了LLMs的文本推理能力，用于融入常识知识，从而实现更有效的任务规划。
技术框架：Code-as-Symbolic-Planner框架包含以下几个主要阶段：1) 任务描述：将机器人任务以自然语言描述的形式输入LLM。2) 代码生成：LLM根据任务描述生成代码，该代码作为符号规划器，用于解决任务中的优化和约束问题。3) 代码执行与验证：执行生成的代码，并对结果进行验证，确保满足任务要求。4) 多轮指导与答案演化：如果验证失败，则对LLM进行多轮指导，并根据反馈演化答案，直到生成满足要求的代码。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLMs的代码生成能力应用于符号规划。与以往使用代码与机器人动作模块交互的工作不同，本文引导LLMs生成代码作为求解器、规划器和检查器，用于需要符号计算的TAMP任务。这种方法能够更有效地处理复杂的优化和约束问题，并提高任务规划的成功率。
关键设计：该方法采用了多轮指导和答案演化框架，通过迭代优化LLM生成的代码，提高其解决问题的能力。具体的指导策略和演化方法未知，论文中可能未详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Code-as-Symbolic-Planner在七个典型的TAMP任务和三个流行的LLMs上，相比最佳基线方法，成功率平均提高了24.1%。该方法在离散和连续环境、2D/3D模拟和真实世界设置，以及具有不同需求的单机器人和多机器人任务中，均表现出强大的有效性和泛化能力。这些结果表明，该方法能够显著提升LLMs在机器人任务规划中的能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人任务规划场景，例如：自动驾驶、智能制造、家庭服务机器人等。通过利用LLMs的代码生成能力，可以实现更智能、更灵活的机器人控制，提高机器人的自主性和适应性。未来，该方法有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。
📄 摘要（原文）
Recent works have shown great potentials of Large Language Models (LLMs) in robot task and motion planning (TAMP). Current LLM approaches generate text- or code-based reasoning chains with sub-goals and action plans. However, they do not fully leverage LLMs' symbolic computing and code generation capabilities. Many robot TAMP tasks involve complex optimization under multiple constraints, where pure textual reasoning is insufficient. While augmenting LLMs with predefined solvers and planners improves performance, it lacks generalization across tasks. Given LLMs' growing coding proficiency, we enhance their TAMP capabilities by steering them to generate code as symbolic planners for optimization and constraint verification. Unlike prior work that uses code to interface with robot action modules, we steer LLMs to generate code as solvers, planners, and checkers for TAMP tasks requiring symbolic computing, while still leveraging textual reasoning to incorporate common sense. With a multi-round guidance and answer evolution framework, the proposed Code-as-Symbolic-Planner improves success rates by average 24.1\% over best baseline methods across seven typical TAMP tasks and three popular LLMs. Code-as-Symbolic-Planner shows strong effectiveness and generalizability across discrete and continuous environments, 2D/3D simulations and real-world settings, as well as single- and multi-robot tasks with diverse requirements. See our project website https://yongchao98.github.io/Code-Symbol-Planner/ for prompts, videos, and code.