Graphormer-Guided Task Planning: Beyond Static Rules with LLM Safety Perception
作者: Wanjing Huang, Tongjie Pan, Yalan Ye
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-03-10
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Graphormer引导的任务规划框架，提升LLM在机器人安全任务中的风险感知和适应性。
🎯 匹配领域: 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 风险感知 Graphormer 安全建模
📋 核心要点
- 现有基于LLM的机器人任务规划方法在确保任务执行安全方面存在不足，缺乏结构化的风险感知能力。
- 该论文提出一种Graphormer增强的风险感知框架，通过构建动态安全图和上下文感知的风险预测，实现自适应的任务规划。
- 实验结果表明，该框架在风险检测准确性、安全提示和任务适应性方面优于静态规则和仅使用LLM的基线方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种Graphormer增强的风险感知任务规划框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在机器人任务规划中对安全性的保障。现有方法在结构化风险感知方面存在不足，难以满足低延迟危险适应的安全关键应用需求。该框架结合了基于LLM的决策制定和结构化安全建模，构建动态的时空语义安全图，捕捉空间和上下文风险因素，实现在线危险检测和自适应任务优化。与依赖预定义安全约束的方法不同，该框架引入了上下文感知的风险感知模块，基于实时任务执行不断优化安全预测，从而实现更灵活和可扩展的机器人规划，超越静态规则实现自适应安全合规。在AI2-THOR环境中进行的实验验证了该框架在连续环境中风险检测准确性、安全提示和任务适应性方面的改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的机器人任务规划方法，虽然能够生成可行的任务序列，但在确保任务执行的安全性方面存在不足。它们通常依赖于预定义的静态安全规则，难以适应动态变化的环境和任务需求，尤其是在需要低延迟响应的安全关键应用中。现有方法缺乏结构化的风险感知能力，无法有效地捕捉和利用空间和上下文信息来预测潜在的危险。
核心思路：该论文的核心思路是将LLM的决策能力与结构化的安全建模相结合。通过构建一个动态的时空语义安全图，来显式地表示环境中的风险因素及其相互关系。利用Graphormer模型对安全图进行推理，从而实现上下文感知的风险预测，并指导LLM进行任务规划，使其能够主动规避潜在的危险。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) LLM任务规划器：负责生成初始的任务序列。2) 动态安全图构建器：根据环境信息和任务状态，构建一个包含空间和语义信息的安全图。3) Graphormer风险预测器：利用Graphormer模型对安全图进行推理，预测每个任务步骤的风险等级。4) 自适应任务优化器：根据风险预测结果，对任务序列进行优化，例如调整任务顺序、增加安全检查步骤等。
关键创新：该论文最重要的创新点在于引入了上下文感知的风险感知模块，该模块能够根据实时任务执行情况不断优化安全预测。与现有方法依赖预定义安全约束不同，该方法能够动态地适应环境变化和任务需求，实现更灵活和可扩展的机器人规划。此外，使用Graphormer对安全图进行推理，能够有效地捕捉空间和语义信息，提高风险预测的准确性。
关键设计：安全图的节点表示环境中的对象和任务步骤，边表示对象之间的空间关系和任务步骤之间的依赖关系。Graphormer模型采用多头注意力机制，能够有效地捕捉节点之间的长距离依赖关系。损失函数的设计目标是最小化风险预测的误差，并鼓励LLM生成更安全的任务序列。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在AI2-THOR环境中，相比于静态规则和仅使用LLM的基线方法，在风险检测准确性、安全提示数量和任务适应性方面均有显著提升。具体而言，风险检测准确率提升了XX%，安全提示数量增加了YY%，任务适应性提高了ZZ%（具体数值请参考论文原文）。这些结果验证了该框架在连续环境中进行安全任务规划的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种安全关键的机器人任务规划场景，例如：家庭服务机器人、工业自动化、医疗机器人等。通过提高机器人对环境风险的感知和适应能力，可以有效减少事故发生，提高工作效率，并扩展机器人的应用范围。未来，该技术还可以与强化学习等方法相结合，进一步提升机器人的自主性和智能化水平。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) have expanded their role in robotic task planning. However, while LLMs have been explored for generating feasible task sequences, their ability to ensure safe task execution remains underdeveloped. Existing methods struggle with structured risk perception, making them inadequate for safety-critical applications where low-latency hazard adaptation is required. To address this limitation, we propose a Graphormer-enhanced risk-aware task planning framework that combines LLM-based decision-making with structured safety modeling. Our approach constructs a dynamic spatio-semantic safety graph, capturing spatial and contextual risk factors to enable online hazard detection and adaptive task refinement. Unlike existing methods that rely on predefined safety constraints, our framework introduces a context-aware risk perception module that continuously refines safety predictions based on real-time task execution. This enables a more flexible and scalable approach to robotic planning, allowing for adaptive safety compliance beyond static rules. To validate our framework, we conduct experiments in the AI2-THOR environment. The experiments results validates improvements in risk detection accuracy, rising safety notice, and task adaptability of our framework in continuous environments compared to static rule-based and LLM-only baselines. Our project is available at https://github.com/hwj20/GGTP