HELM: Human-Preferred Exploration with Language Models

📄 arXiv: 2503.07006v1 📥 PDF

作者: Shuhao Liao, Xuxin Lv, Yuhong Cao, Jeric Lew, Wenjun Wu, Guillaume Sartoretti

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-10

备注: submitted to IROS'25

💡 一句话要点

提出HELM：利用语言模型实现人类偏好引导的自主探索

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

关键词: 自主探索 语言模型 人机交互 机器人 自然语言引导

📋 核心要点

  1. 现有自主探索方法难以适应人类偏好，需要大量调参或重新训练网络。
  2. HELM框架利用大型语言模型的推理能力，通过自然语言实现对探索过程的偏好控制。
  3. 实验表明，HELM在保持任务成功率的同时，有效桥接了人类意图和机器人策略。

📝 摘要（中文）

在自主探索任务中，机器人需要在动态和不确定的环境中进行探索和地图构建，同时高效地进行规划。由于环境的显著可变性，人类操作员通常对探索有特定的偏好要求，例如优先考虑某些区域或优化效率的不同方面。然而，现有方法难以适应这些人类偏好，通常需要大量的参数调整或网络重新训练。随着大型语言模型（LLM）的最新进展，它们已被广泛应用于基于文本的规划和复杂推理，它们在增强自主探索方面的潜力越来越有希望。受此启发，我们提出了一个基于LLM的人类偏好探索框架，该框架将移动机器人系统与LLM无缝集成。通过利用LLM的推理和适应性，我们的方法能够通过自然语言实现直观和灵活的偏好控制，同时保持与最先进的传统方法相当的任务成功率。实验结果表明，我们的框架有效地弥合了自主探索中人类意图和策略偏好之间的差距，为实际机器人应用提供了一种更加用户友好和适应性强的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：自主探索任务旨在让机器人在未知环境中构建地图并进行有效规划。现有方法的痛点在于难以灵活适应人类操作员的偏好，例如探索特定区域或优化特定效率指标，通常需要耗时的参数调整或模型重新训练。这限制了它们在实际应用中的用户友好性和适应性。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和泛化能力，将人类的偏好转化为机器人可执行的探索策略。通过自然语言指令，人类可以直观地引导机器人的探索行为，而无需进行复杂的参数调整。这种方法旨在弥合人类意图和机器人策略之间的差距，提高自主探索的灵活性和用户体验。

技术框架：HELM框架包含以下主要模块：1) 环境感知模块：负责获取环境信息，例如激光雷达或视觉数据。2) LLM推理模块：接收人类的自然语言偏好指令，并结合环境信息，生成探索策略。3) 运动规划模块：根据LLM生成的探索策略，规划机器人的运动轨迹。4) 执行模块：控制机器人执行规划的运动轨迹。整个流程是循环迭代的，机器人不断感知环境、推理策略、规划运动和执行动作，直到完成探索任务。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将大型语言模型引入到自主探索任务中，并利用其强大的自然语言理解和推理能力来实现人类偏好引导的探索。与传统的基于规则或优化的探索方法相比，HELM能够更灵活地适应不同的用户需求和环境变化，无需进行大量的参数调整或模型重新训练。

关键设计：LLM推理模块是HELM的关键组成部分。论文可能使用了Prompt Engineering技术，设计了合适的Prompt，引导LLM生成符合人类偏好的探索策略。具体的Prompt设计和LLM的选择（例如GPT-3, PaLM等）以及如何将LLM的输出转化为机器人可执行的指令是关键的技术细节，但摘要中未明确说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文强调HELM框架在保持与传统方法相当的任务成功率的同时，实现了通过自然语言进行人类偏好引导的自主探索。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了HELM在用户友好性和适应性方面的优势。未来的研究可以进一步量化HELM在不同场景下的性能提升，并与其他先进的自主探索方法进行更全面的比较。

🎯 应用场景

HELM框架具有广泛的应用前景，例如灾难救援、环境监测、考古勘探等。在这些场景中，人类操作员可以根据现场情况和任务需求，通过自然语言指令引导机器人进行高效的探索和信息收集。该研究有望提升机器人在复杂和未知环境中的自主作业能力，并降低对专业操作人员的依赖。

📄 摘要（原文）

In autonomous exploration tasks, robots are required to explore and map unknown environments while efficiently planning in dynamic and uncertain conditions. Given the significant variability of environments, human operators often have specific preference requirements for exploration, such as prioritizing certain areas or optimizing for different aspects of efficiency. However, existing methods struggle to accommodate these human preferences adaptively, often requiring extensive parameter tuning or network retraining. With the recent advancements in Large Language Models (LLMs), which have been widely applied to text-based planning and complex reasoning, their potential for enhancing autonomous exploration is becoming increasingly promising. Motivated by this, we propose an LLM-based human-preferred exploration framework that seamlessly integrates a mobile robot system with LLMs. By leveraging the reasoning and adaptability of LLMs, our approach enables intuitive and flexible preference control through natural language while maintaining a task success rate comparable to state-of-the-art traditional methods. Experimental results demonstrate that our framework effectively bridges the gap between human intent and policy preference in autonomous exploration, offering a more user-friendly and adaptable solution for real-world robotic applications.