RAIDER: Tool-Equipped Large Language Model Agent for Robotic Action Issue Detection, Explanation and Recovery

📄 arXiv: 2503.17703v2 📥 PDF

作者: Silvia Izquierdo-Badiola, Carlos Rizzo, Guillem Alenyà

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-22 (更新: 2025-04-04)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

RAIDER：用于机器人动作问题检测、解释和恢复的工具增强型大型语言模型代理

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

关键词: 机器人 大型语言模型 具身智能 问题检测 动作恢复

📋 核心要点

  1. 现有机器人动作问题检测方法缺乏适应性，生成式AI难以与现实约束结合。
  2. RAIDER通过“Ground, Ask&Answer, Issue”流程，利用LLM动态生成问题并选择工具。
  3. 实验表明RAIDER优于传统方法，提升了问题恢复成功率，并易于扩展到新场景。

📝 摘要（中文）

随着机器人越来越多地在以人为中心的动态环境中运行，提高它们检测、解释和从与动作相关的问题中恢复的能力至关重要。传统的基于模型和数据驱动的技术缺乏适应性，而更灵活的生成式AI方法在将提取的信息与现实世界的约束相结合时存在困难。我们引入了RAIDER，一种新颖的代理，它将大型语言模型（LLM）与基于现实的工具集成，以实现适应性强且高效的问题检测和解释。RAIDER使用独特的“Ground, Ask&Answer, Issue”程序，动态生成上下文感知的先决条件问题，并选择合适的工具进行问题解决，从而实现有针对性的信息收集。在模拟家庭环境中的结果表明，RAIDER优于依赖于预定义模型、完整场景描述或独立训练模型的方法。此外，RAIDER的解释提高了恢复的成功率，包括需要人机交互的情况。其模块化架构具有自我纠正机制，能够直接适应不同的场景，这在真实世界的人工辅助任务中得到了证明。这展示了RAIDER作为一种通用的代理AI解决方案在机器人问题检测和解释方面的潜力，同时解决了生成式AI在具身智能体中有效应用的基础问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人执行任务时，如何有效地检测、解释并恢复动作相关的问题。现有方法，如基于模型的方法和数据驱动的方法，难以适应动态变化的环境。而直接使用大型语言模型（LLM）进行推理，又难以将抽象的知识与现实世界的物理约束相结合，导致泛化能力不足。

核心思路：RAIDER的核心思路是将LLM与具身的工具（Grounded Tools）相结合，利用LLM的推理能力生成有针对性的问题，并通过工具获取环境信息，从而实现上下文感知的动作问题检测和解释。这种结合方式既能发挥LLM的灵活性，又能保证推理结果与现实环境的一致性。

技术框架：RAIDER的整体架构基于一个“Ground, Ask&Answer, Issue”的循环流程。首先，通过工具（如传感器）获取环境的初步信息（Ground）。然后，LLM根据当前任务和环境状态，生成一系列关于动作先决条件的问题（Ask）。接着，系统选择合适的工具来回答这些问题（Answer）。最后，根据收集到的信息，LLM判断是否存在问题，并给出解释（Issue）。如果检测到问题，系统可以尝试自动恢复，或者寻求人类的帮助。

关键创新：RAIDER的关键创新在于将LLM的推理能力与具身工具的感知能力相结合，实现了一种动态的、上下文感知的动作问题检测和解释方法。与传统的静态模型或完全依赖LLM的方法相比，RAIDER能够更好地适应动态环境，并提供更可靠的解释。此外，RAIDER的模块化架构和自我纠正机制也提高了其适应性和鲁棒性。

关键设计：RAIDER的关键设计包括：1) 如何设计LLM的prompt，使其能够生成有针对性的问题；2) 如何选择合适的工具来回答这些问题；3) 如何将工具获取的信息有效地融入LLM的推理过程中；4) 如何设计自我纠正机制，以提高系统的鲁棒性。论文中可能涉及一些参数设置，例如LLM的temperature参数，以及一些损失函数的设计，用于训练LLM生成更准确的问题和解释。具体的网络结构细节可能取决于所使用的LLM和工具。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

RAIDER在模拟家庭环境中的实验结果表明，其性能优于依赖预定义模型、完整场景描述或独立训练模型的方法。RAIDER不仅能够更准确地检测和解释动作问题，而且能够显著提高问题恢复的成功率，尤其是在需要人机交互的情况下。此外，RAIDER在真实世界的人工辅助任务中也表现出良好的适应性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

RAIDER具有广泛的应用前景，例如：家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。它可以帮助机器人在复杂环境中更安全、更可靠地执行任务，减少人为干预，提高工作效率。此外，RAIDER的解释能力也有助于提高人机协作的效率和信任度，促进机器人技术的普及。

📄 摘要（原文）

As robots increasingly operate in dynamic human-centric environments, improving their ability to detect, explain, and recover from action-related issues becomes crucial. Traditional model-based and data-driven techniques lack adaptability, while more flexible generative AI methods struggle with grounding extracted information to real-world constraints. We introduce RAIDER, a novel agent that integrates Large Language Models (LLMs) with grounded tools for adaptable and efficient issue detection and explanation. Using a unique "Ground, Ask&Answer, Issue" procedure, RAIDER dynamically generates context-aware precondition questions and selects appropriate tools for resolution, achieving targeted information gathering. Our results within a simulated household environment surpass methods relying on predefined models, full scene descriptions, or standalone trained models. Additionally, RAIDER's explanations enhance recovery success, including cases requiring human interaction. Its modular architecture, featuring self-correction mechanisms, enables straightforward adaptation to diverse scenarios, as demonstrated in a real-world human-assistive task. This showcases RAIDER's potential as a versatile agentic AI solution for robotic issue detection and explanation, while addressing the problem of grounding generative AI for its effective application in embodied agents. Project website: https://eurecat.github.io/raider-llmagent/