LTLCodeGen: Code Generation of Syntactically Correct Temporal Logic for Robot Task Planning

📄 arXiv: 2503.07902v2 📥 PDF

作者: Behrad Rabiei, Mahesh Kumar A. R., Zhirui Dai, Surya L. S. R. Pilla, Qiyue Dong, Nikolay Atanasov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-10 (更新: 2025-08-06)

备注: Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (iROS) 2025

💡 一句话要点

LTLCodeGen：用于机器人任务规划的句法正确时序逻辑代码生成

🎯 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: 机器人导航 自然语言处理 线性时序逻辑 代码生成 任务规划

📋 核心要点

  1. 现有方法在将自然语言指令转换为机器人可执行的规划任务时，难以保证生成时序逻辑公式的句法正确性。
  2. LTLCodeGen通过代码生成的方式，确保生成的线性时序逻辑（LTL）公式在句法上是正确的，从而提高规划的可靠性。
  3. 实验表明，该方法在真实机器人导航任务中，能够有效利用人类语音指令进行任务规划，并优于现有端到端LLM方法。

📝 摘要（中文）

本文关注于从自然语言规范中规划机器人导航任务。我们开发了一种模块化方法，其中大型语言模型（LLM）将自然语言指令翻译成线性时序逻辑（LTL）公式，该公式的命题由语义占用地图中的对象类别定义。LTL公式和语义占用地图被提供给运动规划算法，以生成满足自然语言指令的无碰撞机器人路径。我们的主要贡献是LTLCodeGen，这是一种使用代码生成将自然语言翻译成句法正确的LTL的方法。我们通过真实世界的实验展示了完整的任务规划方法，该实验涉及人类语音向移动机器人提供导航指令。我们还在模拟和真实世界的实验中，与端到端LLM任务规划和最先进的LLM到LTL翻译方法相比，彻底评估了我们的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人导航任务中，如何将自然语言指令可靠地转换为机器人可执行的运动规划的问题。现有方法，特别是直接使用大型语言模型（LLM）进行端到端任务规划，或者将LLM用于自然语言到LTL的翻译，常常难以保证生成的LTL公式的句法正确性，导致规划失败或产生不符合要求的行为。

核心思路：论文的核心思路是利用代码生成技术，将自然语言指令翻译成LTL公式。通过约束LLM生成符合LTL语法的代码，从而确保生成的LTL公式在句法上是正确的。这种方法避免了直接生成LTL公式可能出现的语法错误，提高了规划的可靠性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 自然语言指令输入；2) LLM (LTLCodeGen) 将自然语言指令翻译成LTL公式；3) 语义占用地图，提供环境信息；4) 运动规划算法，结合LTL公式和语义地图，生成无碰撞的机器人路径。LTLCodeGen是核心模块，负责将自然语言转换为句法正确的LTL公式。

关键创新：最重要的技术创新点是LTLCodeGen，它使用代码生成技术来确保生成的LTL公式的句法正确性。与现有方法直接使用LLM生成LTL公式不同，LTLCodeGen通过约束LLM生成符合LTL语法的代码，从而避免了语法错误。

关键设计：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断，LTLCodeGen的设计重点在于如何引导LLM生成符合LTL语法的代码，可能涉及到特定的prompt工程、代码模板或者约束条件。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在真实世界的机器人导航实验中验证了LTLCodeGen的有效性。实验结果表明，该方法能够成功地将人类语音指令转换为可执行的机器人路径，并且优于端到端LLM任务规划方法和现有的LLM到LTL翻译方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人导航任务，例如家庭服务机器人、仓库物流机器人、自动驾驶汽车等。通过自然语言指令，用户可以方便地控制机器人完成复杂的任务，提高人机交互的效率和自然性。未来，该技术有望扩展到更广泛的机器人应用领域，例如工业自动化、医疗辅助等。

📄 摘要（原文）

This paper focuses on planning robot navigation tasks from natural language specifications. We develop a modular approach, where a large language model (LLM) translates the natural language instructions into a linear temporal logic (LTL) formula with propositions defined by object classes in a semantic occupancy map. The LTL formula and the semantic occupancy map are provided to a motion planning algorithm to generate a collision-free robot path that satisfies the natural language instructions. Our main contribution is LTLCodeGen, a method to translate natural language to syntactically correct LTL using code generation. We demonstrate the complete task planning method in real-world experiments involving human speech to provide navigation instructions to a mobile robot. We also thoroughly evaluate our approach in simulated and real-world experiments in comparison to end-to-end LLM task planning and state-of-the-art LLM-to-LTL translation methods.